Professur - Data Engineering (m/w/d)

Professur - Data Engineering (m/w/d)

München Vollzeit 60000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Hochschule für angewandte Wissenschaften München

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Data und Knowledge Engineering.
  • Arbeitgeber: Eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Deutschland.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsgestaltung, Kinderbetreuung und zahlreiche Unterstützungsangebote.
  • Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Zukunft der Lehre und Forschung in einem kreativen Umfeld.
  • Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Hochschulstudium, Promotion und mindestens fünf Jahre Berufserfahrung.
  • Andere Informationen: Frauen werden ausdrücklich zur Bewerbung ermutigt.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.

Als eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Deutschland widmen wir uns einem umfassenden Themenspektrum aus Wirtschaft, Technik, Sozialem und Design, ganzheitlich und interdisziplinär. Wir sehen unsere Herausforderung und Verpflichtung in einer aktiven Zukunftsgestaltung durch Lehre, Forschung und Transfer. Die partnerschaftliche Zusammenarbeit mit Wirtschaft und Gesellschaft ist für uns von zentraler Bedeutung.

Zur Verstärkung der Fakultät Technische Systeme, Prozesse und Kommunikation möchten wir zum Sommersemester 2026 oder später folgende Stelle besetzen

Professur für Data und Knowledge Engineering (W2)

Kennziffer: BV 0573

Wir suchen Sie: wissenschaftlich, praxisnah, zukunftsorientiert

Sie sind eine engagierte Person (m/w/d), die aktuelle Gebiete des Data und Knowledge Engineerings in Lehre und angewandter Forschung vertritt. Wir erwarten eine Person, die wissenschaftliche Expertise und Berufserfahrung, bevorzugt im industriellen Kontext, vorweisen kann und großes Interesse hat, dieses Wissen an unsere Studierenden zu vermitteln.
Dabei verfügen Sie über vertieftes Wissen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete:

  • einschlägige W3C-Standards wie RDF, OWL und SPARQL
  • Semantic Web-Technologien, Linked Data
  • Verfahren zur Datenextraktion und -klassifikation
  • praktische Erfahrung in einer aktuellen Programmiersprache
  • regelbasierte Systeme
  • intelligente Assistenten
  • Industrie 4.0

Sie begeistern sich für Lehre, Forschung und Transfer, setzen innerhalb dieser Bereiche individuelle Schwerpunkte und bringen dabei Ihre vielfältigen Kompetenzen ein. Sie sind eine Persönlichkeit, die

  • gerne lösungsorientiert im Team arbeitet
  • ein offenes Mindset besitzt
  • innovationsfreudig agiert
  • empathisch und offen kommuniziert
  • interdisziplinär zusammenarbeitet.
  • Sie übernehmen gegebenenfalls Lehrveranstaltungen aus verwandten Gebieten, auch in anderen Fakultäten
  • Sie sind bereit und befähigt, Lehrveranstaltungen auch in englischer Sprache anzubieten
  • Sie bilden sich didaktisch stetig fort und sind motiviert, neue Lehrmethoden, innovative Lehrtechnologien und Onlinelehre einzusetzen
  • Sie arbeiten aktiv an der Weiterentwicklung des Fachgebiets, an der Internationalisierung der Fakultät und in der Selbstverwaltung der Hochschule mit
  • Darüber hinaus engagieren Sie sich bei Projekten der angewandten Forschung und im Bereich des Wissens- und Technologietransfers
  • ein abgeschlossenes Hochschulstudium
  • pädagogische Eignung, welche Sie unter anderem durch die Probelehrveranstaltungen nachweisen
  • besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit, die durch eine Promotion oder durch ein Gutachten über promotionsadäquate Leistungen nachgewiesen wird
  • besondere Leistungen bei der Anwendung oder Entwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse und Methoden in einer mindestens fünfjährigen beruflichen Praxis, die nach Abschluss des Hochschulstudiums erworben sein muss und von der mindestens drei Jahre außerhalb des Hochschulbereichs ausgeübt worden sein müssen. Der Nachweis der außerhalb des Hochschulbereichs ausgeübten beruflichen Praxis kann in besonderen Fällen dadurch erfolgen, dass über einen Zeitraum von mindestens fünf Jahren ein erheblicher Teil der beruflichen Tätigkeit in Kooperation zwischen Hochschule und außerhochschulischer beruflicher Praxis erbracht wurde

Die berufliche Gleichstellung aller Geschlechter ist einer unserer zentralen Werte, weshalb wir uns insbesondere in der Wissenschaft mehr Kolleginnen wünschen. Frauen werden daher ausdrücklich zur Bewerbung aufgefordert.

In das Beamtenverhältnis kann berufen werden, wer das 52. Lebensjahr noch nicht vollendet hat, ansonsten erfolgt eine Einstellung im Angestelltenverhältnis. Bewerber und Bewerberinnen mit Schwerbehinderung werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Sie erwartet ein lebendiges und kreatives Umfeld für Lehre, Forschung und Transfer, das Sie aktiv mitgestalten können. Die Hochschule München unterstützt Sie dabei mit zahlreichen Angeboten (und Projekten). Sie können Ihre Arbeit sehr flexibel gestalten. Wir bieten vielfältige Möglichkeiten der Kinderbetreuung in Form von Krippen- und Kindergartenplätzen sowie einen Familien-Service an.

Professur - Data Engineering (m/w/d) Arbeitgeber: Hochschule für angewandte Wissenschaften München

Die Hochschule München ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu lehren und zu forschen. Mit einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit und einer aktiven Unterstützung Ihrer beruflichen Entwicklung, profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und umfangreichen Angeboten zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Zudem engagiert sich die Hochschule für Chancengleichheit und fördert aktiv die Gleichstellung der Geschlechter, was sie zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle macht.
Hochschule für angewandte Wissenschaften München

Kontaktperson:

Hochschule für angewandte Wissenschaften München HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Professur - Data Engineering (m/w/d)

Netzwerken ist der Schlüssel

Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus dem Bereich Data Engineering in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen und Workshops, um dein Netzwerk zu erweitern und potenzielle Kollegen oder Vorgesetzte kennenzulernen.

Engagiere dich in der Community

Beteilige dich an Online-Foren oder lokalen Meetups, die sich mit Data Engineering beschäftigen. Dies zeigt nicht nur dein Interesse, sondern hilft dir auch, aktuelle Trends und Technologien besser zu verstehen.

Präsentiere deine Expertise

Erstelle einen Blog oder veröffentliche Artikel über deine Erfahrungen und Kenntnisse im Bereich Data Engineering. Dies kann dir helfen, als Experte wahrgenommen zu werden und deine Sichtbarkeit zu erhöhen.

Bereite dich auf Interviews vor

Informiere dich über die Hochschule München und ihre Projekte im Bereich Data Engineering. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen und Fähigkeiten in Bezug auf die spezifischen Anforderungen der Professur präsentieren kannst.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Professur - Data Engineering (m/w/d)

Wissenschaftliche Expertise im Bereich Data Engineering
Kenntnisse in W3C-Standards wie RDF, OWL und SPARQL
Erfahrung mit Semantic Web-Technologien und Linked Data
Fähigkeit zur Datenextraktion und -klassifikation
Praktische Erfahrung in einer aktuellen Programmiersprache
Kenntnisse in regelbasierten Systemen
Verständnis von intelligenten Assistenten
Kenntnisse über Industrie 4.0
Didaktische Fähigkeiten und pädagogische Eignung
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Offenes Mindset und Innovationsfreude
Empathische und offene Kommunikation
Engagement in angewandter Forschung und Technologietransfer
Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung in Lehrmethoden und Technologien
Fähigkeit, Lehrveranstaltungen auch in englischer Sprache anzubieten

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Forschung betreiben: Beginne mit einer gründlichen Recherche über die Hochschule und deren Fakultät für Technische Systeme, Prozesse und Kommunikation. Informiere dich über deren Lehrangebote, Forschungsprojekte und die spezifischen Anforderungen der Professur für Data und Knowledge Engineering.

Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle relevanten Dokumente bereit hast, einschließlich deines Lebenslaufs, Nachweisen über deine akademische Ausbildung, Publikationen und gegebenenfalls Empfehlungsschreiben. Achte darauf, dass deine Unterlagen aktuell und vollständig sind.

Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Lehre und Forschung darlegst. Betone deine Erfahrungen im Bereich Data Engineering und wie du dein Wissen an Studierende weitergeben möchtest. Gehe auch auf deine interdisziplinäre Zusammenarbeit und Innovationsfreude ein.

Bewerbung einreichen: Reiche deine Bewerbung über die offizielle Website der Hochschule ein. Achte darauf, dass alle erforderlichen Dokumente hochgeladen sind und überprüfe, ob alle Informationen korrekt und vollständig sind, bevor du die Bewerbung absendest.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hochschule für angewandte Wissenschaften München vorbereitest

Bereite dich auf spezifische Fachfragen vor

Da die Professur für Data Engineering eine hohe fachliche Expertise erfordert, solltest du dich intensiv mit den relevanten Themen wie W3C-Standards, Semantic Web-Technologien und Datenextraktion auseinandersetzen. Überlege dir Beispiele aus deiner beruflichen Praxis, die deine Kenntnisse in diesen Bereichen verdeutlichen.

Zeige deine Lehrmethoden

Da die Position auch Lehrveranstaltungen umfasst, ist es wichtig, dass du deine didaktischen Fähigkeiten unter Beweis stellst. Bereite eine kurze Präsentation oder ein Beispiel einer Lehrveranstaltung vor, um zu zeigen, wie du komplexe Inhalte verständlich vermitteln kannst.

Betone deine interdisziplinäre Zusammenarbeit

Die Hochschule legt großen Wert auf interdisziplinäre Ansätze. Sei bereit, Beispiele zu nennen, wie du erfolgreich mit anderen Fachbereichen oder Institutionen zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln.

Sei offen für Fragen zur Internationalisierung

Da die Fakultät international ausgerichtet ist, solltest du dich darauf vorbereiten, wie du zur Internationalisierung der Hochschule beitragen kannst. Überlege dir, welche Erfahrungen du im internationalen Kontext hast und wie du Lehrveranstaltungen auch in englischer Sprache gestalten würdest.

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Standort: München
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