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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich erklärbare künstliche Intelligenz.
- Arbeitgeber: Die Universität Ulm ist eine dynamische Forschungsuniversität mit über 10.000 Studierenden.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Entwicklungsmöglichkeiten, Networking und die Chance auf eine unbefristete Professur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Forschung in einem innovativen Umfeld mit starken Partnern.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind ein abgeschlossenes Studium, didaktische Fähigkeiten und eine herausragende Promotion.
- Andere Informationen: Bewerbungen sind bis zum 23.04.2025 über das Online-Portal der Universität einzureichen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 72000 € pro Jahr.
Die Universität Ulm ist eine junge Forschungsuniversität mit einem Fokus auf Naturwissenschaften, Medizin und Technologie. Die Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Informatik und Psychologie, Institut für Künstliche Intelligenz, sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Assistant Professor (W1) für erklärbare Künstliche Intelligenz (W1 mit Tenure Track zu W3); (m/w/d). Die Universität möchte den Anteil von Frauen in Forschung und Lehre erhöhen und ermutigt qualifizierte Wissenschaftlerinnen, sich auf diese Position zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber mit gleicher Eignung werden bevorzugt berücksichtigt.
Der Forschungsschwerpunkt der Position liegt auf Grundlagen und Methoden für erklärbare Künstliche Intelligenz. Relevante Themen sind:
- Erklärbarkeit von Black-Box-Modellen (z.B. neuronale Netze)
- Interpretierbarkeit von generativen KI-Modellen
- Integration und Extraktion von Wissen in KI-Systemen
- Neuro-symbolische KI-Systeme
- Multimodale Klärungsdialoge
Bewerber sollten über eine nachweisliche Erfolgsbilanz in international anerkannten Forschungsarbeiten verfügen und zur Weiterentwicklung des akademischen Profils der Fakultät für Informatik innerhalb der Universität beitragen. Besonders interessant ist eine Verbindung zwischen der Forschung des Kandidaten und dem DFG-geförderten Graduiertenkolleg KEMAI "Knowledge Infusion and Extraction for Explainable Medical AI".
Die Assistenzprofessur findet ein ideales Forschungsumfeld innerhalb der Fakultät und der Universität, z.B. im Profilbereich "Von Daten zu Wissen" oder den Forschungsschwerpunkten der Fakultät "Mensch-Technologie-Interaktion" oder "Logik & Algorithmen", sowie außerhalb, z.B. mit Unternehmen im Science Park Ulm, dem DLR-Institut für sichere KI und dem Transferzentrum für Digitalisierung, Analytik & Datenwissenschaft Ulm. Erfahrung in der Akquise von Drittmitteln und der Teilnahme an kooperativen Forschungsprojekten ist von Vorteil.
Im Hinblick auf die Lehre soll die Professur die Bachelor- und Masterstudiengänge in Informatik stärken, insbesondere die Masterprogramme "Künstliche Intelligenz" und "Kognitive Systeme". Bewerber sollten über hervorragende didaktische Fähigkeiten verfügen, die beispielsweise durch entsprechende Lehrbewertungen nachgewiesen werden können. Die Teilnahme an der akademischen Selbstverwaltung wird erwartet.
Die Anstellung erfolgt als befristeter Beamter oder als Mitarbeiter, in der Regel für eine Dauer von 6 Jahren. Bei positiver Evaluation wird die Ernennung zu einer unbefristeten W3-Professur angeboten. Die Anforderungen für einen späteren Übergang zu einer W3-Professur sind in der Satzung der Universität Ulm zur Qualitätssicherung bei der Berufung und Evaluierung von Tenure-Track-Professoren und Tenure-Track-Professorinnen vom 21.11.2018 definiert.
Zusätzlich zu den allgemeinen gesetzlichen Anforderungen umfassen die Beschäftigungsvoraussetzungen abgeschlossene Hochschulstudien sowie Lehrbefähigung und besondere Eignung für wissenschaftliche Arbeiten, die in der Regel durch die herausragende Qualität einer Promotion nachgewiesen wird (§ 51 Abs. 2 LHG).
Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf mit Beschreibung des akademischen und beruflichen Werdegangs, Publikationsliste mit Angaben zu den fünf wichtigsten Publikationen, Liste der Drittmittelprojekte, Liste der Lehrveranstaltungen, Lehrbewertungen, Forschungs- und Lehrkonzept, Kopien von Zeugnissen und Diplomen) müssen elektronisch über das Bewerbungsportal der Universität Ulm eingereicht werden.
Nutzen Sie die Gelegenheit und gestalten Sie mit uns die Zukunft der Universität!
Referenznummer: 25025
Bewerbungsfrist: 23.04.2025
Ihr Kontakt für weitere Informationen: Prof. Dr. Dr. Daniel Braun, Telefon +49 731 50-24150
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Online-Bewerbungsportal.
Assistant Professor (W1) of Explainable Artificial Intelligence (W1 with Tenure Track to W3), ([...] Arbeitgeber: International Graduate School in Molecular Medicine Ulm
Kontaktperson:
International Graduate School in Molecular Medicine Ulm HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Assistant Professor (W1) of Explainable Artificial Intelligence (W1 with Tenure Track to W3), ([...]
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze die Gelegenheit, um mit anderen Forschern und Professoren im Bereich der erklärbaren KI in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen oder Workshops, die sich auf dieses Thema konzentrieren, und stelle sicher, dass du deine Forschungsinteressen und -erfolge teilst.
✨Forschungsschwerpunkte anpassen
Stelle sicher, dass deine Forschungsergebnisse und -interessen klar mit den Schwerpunkten der Universität Ulm verknüpft sind. Zeige, wie deine Arbeit zur DFG-geförderten Forschungsgruppe KEMAI passt und welche Synergien du schaffen kannst.
✨Didaktische Fähigkeiten hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine didaktischen Fähigkeiten zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele für erfolgreiche Lehrmethoden oder positive Bewertungen, die du erhalten hast, und sei bereit, diese im Gespräch zu erläutern.
✨Drittmittelakquise betonen
Wenn du Erfahrung in der Akquise von Drittmitteln hast, hebe dies hervor. Bereite dich darauf vor, über vergangene Projekte zu sprechen und wie du zukünftige Forschungsprojekte finanzieren könntest, um die Universität weiter voranzubringen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Assistant Professor (W1) of Explainable Artificial Intelligence (W1 with Tenure Track to W3), ([...]
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung betreiben: Informiere dich gründlich über die Ulm University und das Institut für Künstliche Intelligenz. Verstehe die Schwerpunkte der Forschung und wie deine eigene Forschung dazu passt.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente hast: einen aktuellen Lebenslauf, eine Liste deiner wichtigsten Publikationen, Nachweise über Drittmittelprojekte, Lehrbewertungen und ein Konzept für Forschung und Lehre.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Forschungserfahrungen und -interessen darlegst und erklärst, wie du zur Weiterentwicklung des Fachbereichs beitragen kannst.
Bewerbung einreichen: Reiche deine Bewerbung über das Online-Bewerbungsportal der Universität Ulm ein. Achte darauf, dass alle Informationen vollständig und korrekt sind, bevor du die Bewerbung absendest.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei International Graduate School in Molecular Medicine Ulm vorbereitest
✨Bereite dich auf spezifische Forschungsfragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf erklärbare KI hat, solltest du dich auf Fragen zu deinen bisherigen Forschungsarbeiten und deren Relevanz für die ausgeschriebene Stelle vorbereiten. Überlege dir, wie deine Forschung mit den Themen der Universität verknüpft ist.
✨Zeige deine didaktischen Fähigkeiten
Die Universität legt großen Wert auf exzellente Lehrfähigkeiten. Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Lehrtätigkeit vor, die deine didaktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen, und sei bereit, über deine Lehrmethoden und -konzepte zu sprechen.
✨Netzwerke aktiv nutzen
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews Kontakte zu knüpfen. Informiere dich über aktuelle Projekte und Kooperationen der Universität und zeige Interesse an einer Zusammenarbeit mit anderen Fakultäten oder externen Partnern.
✨Bereite deine Bewerbungsunterlagen gut vor
Stelle sicher, dass alle erforderlichen Dokumente, wie Lebenslauf, Publikationsliste und Lehrbewertungen, vollständig und gut strukturiert sind. Dies zeigt Professionalität und Engagement für die Position.
