W3-Professur für Maschinelles Lernen und Physik (m/w/d)
W3-Professur für Maschinelles Lernen und Physik (m/w/d)

W3-Professur für Maschinelles Lernen und Physik (m/w/d)

Tübingen Vollzeit 72000 - 100000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Eberhard Karls Universität Tübingen

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Forschung und Lehre im Bereich Maschinelles Lernen und Physik an der Universität Tübingen.
  • Arbeitgeber: Universität Tübingen, Teil eines Exzellenzclusters für innovative Forschung.
  • Mitarbeitervorteile: Möglichkeit zur Mitgestaltung von Forschungsprojekten und internationaler Austausch.
  • Warum dieser Job: Sei Teil einer spannenden Schnittstelle zwischen Physik und Künstlicher Intelligenz.
  • Gewünschte Qualifikationen: Habilitation oder gleichwertige Qualifikation sowie internationale Publikationen erforderlich.
  • Andere Informationen: Engagement für Gleichstellung und Diversität wird aktiv gefördert.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 100000 € pro Jahr.

An der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Tübingen ist im Fachbereich Physik eine W3-Professur für Maschinelles Lernen und Physik (m/w/d) zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen. Die Professur ist eingebettet in den Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen: Neue Perspektiven für die Wissenschaft", der nun in die zweite Förderperiode geht.

Von der Stelleninhaberin/dem Stelleninhaber wird erwartet, dass er/sie ein ausgewiesenes Forschungsprofil in einem Kerngebiet der Physik hat, und gleichzeitig ein ausgewiesenes Profil zu Forschungsfragen aus dem Umfeld des Maschinellen Lernens bzw. der Künstlichen Intelligenz. Kerngebiete der Physik liegen in der Struktur kondensierter Materie (Beschreibung von Vielteilchensystemen), der Quantenphysik (Charakterisierung von Quantenzuständen in Vielteilchensystemen) sowie der theoretischen Teilchenphysik. In allen diesen Bereichen findet Methodenentwicklung durch Maschinelles Lernen statt, z. B. bei der Vorhersage der Entwicklung komplexer molekularer Systeme über längere Zeitskalen, der Untersuchung quantenmechanischer Effekte in der Informationsverarbeitung innerhalb (Quanten-)Neuronaler Netzwerke oder der Physik von Elementarteilchen an Hochenergiebeschleunigern.

Ziel der Professur ist, in Synergie mit bestehenden Aktivitäten die Forschung in einem der Forschungszentren des Fachbereichs Physik (BioNanoPysics Center, Center for Quantum Science oder Kepler Center) eng mit der Forschung im Bereich des maschinellen Lernens in Tübingen zu verbinden. Es wird erwartet, dass die Stelleninhaberin/der Stelleninhaber sich aktiv im Fachbereich Physik einbringt und am Exzellenzcluster beteiligt. Das umfasst einerseits die Bereitschaft, gemeinsame Forschungsprojekte an der Schnittstelle zwischen dem maschinellen Lernen und der Physik durchzuführen, anderseits auch die Bereitschaft, an den anfallenden Aufgaben im Bereich der Organisation und Umsetzung des Exzellenzclusters mitzuwirken.

In der Lehre wird erwartet, dass die Professur Lehrveranstaltungen am Fachbereich Physik anbietet und sich auch im internationalen Master-Studiengang "Machine Learning" des Fachbereiches Informatik einbringt. Einstellungsvoraussetzung ist eine Habilitation einschlägiger Ausrichtung oder eine gleichwertige Qualifikation und international beachtete Publikationen in einem der oben genannten Forschungsbereiche sowie nachgewiesene didaktische Eignung. Erfahrung in der Drittmitteleinwerbung ist erwünscht.

Die Universität Tübingen setzt sich für die Ziele der Gleichstellung und Diversität ein und fördert aktiv Chancengleichheit. Zur Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre bitten wir qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich um ihre Bewerbung. Qualifizierte internationale Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sind ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen über das Bewerbungsportal der Universität Tübingen bis zum 15.02.2026 ein. Rückfragen zur Ausschreibung und Fragen zum Bewerbungsportal können an den Dekan der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Tübingen, Prof. Dr. Thilo Stehle, gerichtet werden.

W3-Professur für Maschinelles Lernen und Physik (m/w/d) Arbeitgeber: Eberhard Karls Universität Tübingen

Die Universität Tübingen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Forschungsumgebung bietet, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und der Physik. Mit einem starken Fokus auf Gleichstellung und Diversität fördert die Universität aktiv die Chancengleichheit und bietet zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem internationalen und interdisziplinären Umfeld. Die enge Zusammenarbeit mit renommierten Forschungszentren und die Möglichkeit, an einem Exzellenzcluster teilzunehmen, machen diese Position besonders attraktiv für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die einen bedeutenden Beitrag zur Forschung leisten möchten.
Eberhard Karls Universität Tübingen

Kontaktperson:

Eberhard Karls Universität Tübingen HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: W3-Professur für Maschinelles Lernen und Physik (m/w/d)

Netzwerken ist alles!

Nutze jede Gelegenheit, um mit anderen in deinem Fachbereich zu sprechen. Besuche Konferenzen, Workshops oder lokale Meetups. So kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und vielleicht sogar Insider-Infos über offene Stellen bekommen.

Sei proaktiv!

Warte nicht darauf, dass die Stellen ausgeschrieben werden. Kontaktiere direkt Professoren oder Forschungsgruppen, die dich interessieren. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen Kooperationen oder offenen Positionen.

Präsentiere deine Forschung!

Bereite eine kurze, prägnante Präsentation deiner bisherigen Arbeiten vor. Sei bereit, diese bei Networking-Events oder in Gesprächen zu teilen. Das zeigt dein Engagement und deine Expertise im Bereich Maschinelles Lernen und Physik.

Bewirb dich über unsere Website!

Wenn du eine passende Stelle findest, bewirb dich direkt über unsere Website. Das macht es einfacher für uns, deine Bewerbung zu sehen und zu berücksichtigen. Vergiss nicht, deine Motivation und Qualifikationen klar herauszustellen!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: W3-Professur für Maschinelles Lernen und Physik (m/w/d)

Forschungsprofil in Physik
Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz
Struktur kondensierter Materie
Quantenphysik
Theoretische Teilchenphysik
Methodenentwicklung
Vorhersage komplexer molekularer Systeme
Untersuchung quantenmechanischer Effekte
Lehre und didaktische Eignung
Drittmitteleinwerbung
Organisation und Umsetzung von Forschungsprojekten
Internationale Zusammenarbeit
Engagement im Exzellenzcluster

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Deine Bewerbung sollte nicht nur deine Qualifikationen auflisten, sondern auch deine Leidenschaft für Maschinelles Lernen und Physik widerspiegeln. Lass uns wissen, warum du die perfekte Person für diese Professur bist.

Forschungsschwerpunkte klar darstellen: Stell sicher, dass du deine Forschungsinteressen und -erfahrungen klar und präzise darlegst. Wir wollen sehen, wie deine Expertise in den Bereichen der Physik und des maschinellen Lernens zusammenkommt und welche innovativen Ideen du mitbringst.

Lehrerfahrung betonen: Vergiss nicht, deine didaktischen Fähigkeiten hervorzuheben! Wir suchen jemanden, der nicht nur forscht, sondern auch begeistert lehren kann. Teile Beispiele von Kursen oder Projekten, die du geleitet hast, um deine Eignung zu zeigen.

Bewerbung über unser Portal: Reiche deine Unterlagen unbedingt über das Bewerbungsportal der Universität Tübingen ein. Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu bearbeiten und sicherzustellen, dass alles an der richtigen Stelle landet. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Eberhard Karls Universität Tübingen vorbereitest

Forschungsschwerpunkte verstehen

Mach dich mit den aktuellen Forschungsschwerpunkten der Universität Tübingen und des Exzellenzclusters vertraut. Zeige im Interview, dass du die Verbindung zwischen Maschinellem Lernen und Physik verstehst und wie deine eigene Forschung dazu passt.

Didaktische Fähigkeiten präsentieren

Bereite Beispiele vor, die deine didaktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen. Überlege dir, wie du komplexe Themen im Bereich Physik und Maschinelles Lernen verständlich vermitteln kannst, und sei bereit, darüber zu sprechen.

Netzwerk und Kooperationen betonen

Sprich über deine bisherigen Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen Forschungsgruppen oder Institutionen. Zeige, dass du bereit bist, aktiv am Exzellenzcluster mitzuwirken und gemeinsame Projekte zu initiieren.

Fragen zur Drittmitteleinwerbung vorbereiten

Informiere dich über mögliche Fördermittel und zeige, dass du Erfahrung in der Drittmitteleinwerbung hast. Bereite konkrete Ideen vor, wie du zusätzliche Mittel für deine Forschung gewinnen könntest.

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