Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Projekte im Bereich Maschinelles Lernen und entwickle nachhaltige Softwarelösungen.
- Arbeitgeber: Exzellenzcluster an der Universität Tübingen mit Fokus auf interdisziplinäre Forschung.
- Mitarbeitervorteile: Unbefristete Anstellung, Gestaltungsspielraum und die Möglichkeit zur Mitwirkung an Publikationen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Maschinellen Lernens und fördere den Wissenstransfer zwischen Disziplinen.
- Gewünschte Qualifikationen: Promotion in ML oder Data Science, Programmiererfahrung und Projektmanagementfähigkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Gleichstellung und Diversität.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 65000 € pro Jahr.
Der Exzellenzcluster «Maschinelles Lernen - Neue Perspektiven für die Wissenschaft« an der Universität Tübingen sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Wissenschaftliche Leitung (m/w/d, E14 TV-L, 100%) für den KI Methoden- und Software-Hub. Die Stelle ist unbefristet zu besetzen.
Der KI Methoden- und Software-Hub für «Maschinelles Lernen in den Wissenschaften» agiert als zentrale Schnittstelle zwischen dem Exzellenzcluster und den Fachbereichen der Universität. Er bündelt Expertise für Maschinelles Lernen sowie die Entwicklung und dauerhafte Nutzbarmachung von Forschungssoftware. Die wissenschaftliche Leitung soll eine projektbasierte Beratungsstruktur aufbauen, um den Wissenstransfer aus dem Exzellenzcluster bzw. aus dem Maschinellen Lernen in die anderen Fachbereiche der Universität sicherzustellen, sowie die Verknüpfung von fachwissenschaftlichen Anwendungsbereichen mit der Forschung im Bereich des Maschinellen Lernens organisieren. Des Weiteren sollen Strukturen für breitere Anwendungsmöglichkeiten von Software-Paketen aufgebaut werden, die aus der Entwicklung neuer Algorithmen resultieren. Diese Softwarepakete sollen nachhaltig gepflegt werden, sodass sie von der KI/ML Community leicht genutzt werden können.
Der Aufgabenbereich umfasst:
- Projektberatung: Fachliche Erstberatung von wissenschaftlichen Projekten aus einer Vielzahl an Disziplinen bei Fragen im Bereich Maschinelles Lernen.
- Entwicklung von Prototypen für Standard Use Cases des Maschinellen Lernens.
- Organisation von Netzwerkveranstaltungen zwischen dem ML-Forschungsbereich und wissenschaftlichen Anwendungsfächern.
- Software: Auswahl von Software-Paketen für die Aufbereitung zur breiten Weiternutzung.
- Lizenzierung der Software-Pakete unter Berücksichtigung von open-source-Standards.
- Veröffentlichung auf geeigneten Plattformen wie github.
- Allgemein: Personalverantwortung für Wissenschaftler:innen, die im KI Methoden- und Software-Hub angestellt werden.
- Entwicklung von Lehrveranstaltungen, in denen Doktorand:innen und Wissenschaftler:innen aus anderen Fachbereichen an das Maschinelle Lernen herangeführt werden.
- Lehre in den Bachelor- oder Master-Studiengängen ist nicht vorgesehen.
Wir suchen nach Kandidat:innen die Erfahrungen damit haben, wissenschaftliche Projekte an der Schnittstelle des Maschinellen Lernens und anderen Wissenschaftsbereichen voranzutreiben oder zu begleiten, sowie Forschungssoftware zu strukturieren und zu pflegen. Die Stelle bietet einen großen Gestaltungsspielraum. Die Möglichkeit an Publikationen und Drittmittelanträgen mitzuwirken ist gegeben, aber nicht das primäre Ziel der Stelle.
Was Sie einbringen (Voraussetzungen für diese Stelle):
- Eine Promotion im Maschinellen Lernen oder Data Science und einen Hintergrund in Informatik, Physik, Mathematik oder ähnlichen Fächern.
- Vertiefte Kenntnisse in wissenschaftlicher Software-Entwicklung.
- Gute Kommunikationsfähigkeit.
- Programmiererfahrung in den üblichen Sprachen (Python, Julia, R, C++, etc.).
- Projektmanagementerfahrung.
- Neugierde auf die Forschung in unterschiedlichen Wissenschaftsbereichen und Offenheit, sich mit verschiedenen Anwendungsszenarien zu befassen.
Weitere Informationen zum Exzellenzcluster und der Universität Tübingen finden Sie unter www.ml-in-science.uni-tuebingen.de. Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (Motivationsschreiben, CV, Arbeitserfahrung) werden bis zum 30. April 2026 in elektronischer Form (als ein Gesamt-PDF, nicht größer als 5 MB) an die Geschäftsstelle des Exzellenzclusters (ml-in-science@uni-tuebingen.de) erbeten. Fragen zu dieser Ausschreibung richten Sie bitte ebenfalls an die Geschäftsstelle.
Die Universität Tübingen setzt sich für die Ziele der Gleichstellung und Diversität ein und fördert aktiv Chancengleichheit. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei gleicher Eignung und Befähigung bevorzugt berücksichtigt. Die Einstellung erfolgt durch die Zentrale Verwaltung der Universität Tübingen.
Wissenschaftliche Leitung (m/w/d, E 14 TV-L, 100%) für den KI Methoden- und Software-Hub Arbeitgeber: Eberhard Karls Universität Tübingen
Kontaktperson:
Eberhard Karls Universität Tübingen HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche Leitung (m/w/d, E 14 TV-L, 100%) für den KI Methoden- und Software-Hub
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der KI- und ML-Community in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder lokale Meetups. So kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Jobsuche helfen können.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellen ausgeschrieben werden. Recherchiere Unternehmen und Institutionen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse an ihrer Arbeit und frage nach möglichen Möglichkeiten, wie du dich einbringen kannst.
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Zeige sie! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine Arbeiten präsentierst. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle im Bereich Maschinelles Lernen suchst, schau unbedingt auf unserer Website vorbei. Wir haben viele spannende Angebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche Leitung (m/w/d, E 14 TV-L, 100%) für den KI Methoden- und Software-Hub
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Motivationsschreiben: Euer Motivationsschreiben sollte klar und prägnant sein. Erklärt, warum ihr euch für die Position interessiert und was euch an der Schnittstelle zwischen Maschinellem Lernen und anderen Wissenschaftsbereichen reizt.
Lebenslauf: Stellt sicher, dass euer Lebenslauf übersichtlich ist und alle relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebt. Vergesst nicht, eure Programmierkenntnisse und Projektmanagementerfahrungen zu betonen!
Anpassung an die Stelle: Passt eure Unterlagen an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Zeigt auf, wie eure Erfahrungen in der wissenschaftlichen Software-Entwicklung und im Maschinellen Lernen zu den Zielen des KI Methoden- und Software-Hubs passen.
Bewerbung über unsere Website: Wir empfehlen, eure Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellt ihr sicher, dass alle Unterlagen korrekt und vollständig sind. Viel Erfolg!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Eberhard Karls Universität Tübingen vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Stelle
Mach dir ein genaues Bild von den Aufgaben und Anforderungen der wissenschaftlichen Leitung. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen im Bereich Maschinelles Lernen und Software-Entwicklung dazu passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Projektberatung und Software-Entwicklung zeigen. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu diskutieren, um deine Eignung zu untermauern.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle viel Interaktion mit verschiedenen Fachbereichen erfordert, ist es wichtig, dass du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellst. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du in der Lage bist, Brücken zwischen Disziplinen zu bauen.
✨Sei neugierig und offen für Fragen
Zeige während des Interviews Interesse an der Forschung und den Anwendungsmöglichkeiten des Maschinellen Lernens. Stelle Fragen zu aktuellen Projekten oder Herausforderungen, um dein Engagement und deine Neugierde zu demonstrieren. Das zeigt, dass du nicht nur auf die Stelle fokussiert bist, sondern auch auf die Weiterentwicklung des Bereichs.