Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Data Science für Sport und Gesundheit.
- Unternehmen: Philipps-Universität Marburg, eine renommierte Bildungseinrichtung mit exzellenter Forschung.
- Vorteile: Unbefristete Anstellung, familienfreundliche Arbeitsbedingungen und Unterstützung bei der Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Engagement in interdisziplinärer Forschung und aktive Betreuung von Studierenden wird erwartet.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Sport und Gesundheit mit innovativen Datenmethoden.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Hochschulstudium, herausragende Promotion und internationale Expertise in Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Ausschreibungs-ID: fb21-0016-W2-Data Science-2026
Eintrittstermin: 01.04.2028
Bewerbungsfrist: 08.11.2026
Entgeltgruppe: W 2 HBesG
Befristung: unbefristet
Umfang: Vollzeit
Die 1527 gegründete Philipps-Universität bietet vielfach ausgezeichnete Lehre für rund 22.000 Studierende und stellt sich mit exzellenter Forschung in der Breite der Wissenschaft den wichtigen Themen unserer Zeit. Am Fachbereich Erziehungswissenschaft und Sportwissenschaft, im Institut für Sportwissenschaft und Motologie, ist in Kooperation mit dem Fachbereich Mathematik und Informatik zum 01.04.2028 eine Professur (W 2) für Data Science in Sports and Health zu besetzen.
Ihre Aufgaben:
- Die Professur vertritt das Fachgebiet Data Science in Sports and Health in Forschung und Lehre.
- Sie ist als methodisch ausgerichtete Querschnittsprofessur innerhalb der Sportwissenschaft und Motologie konzipiert und dient der nachhaltigen Verankerung datenwissenschaftlicher Methoden.
- Im Zentrum stehen die Entwicklung und Anwendung innovativer Verfahren der Statistik, des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung in sport-, bewegungs-, gesundheits- und medizinbezogenen Kontexten.
Die zu berufende Person soll vorzugsweise mindestens einen der drei Themenschwerpunkte verfolgen:
- Entwicklung und Anwendung von Verfahren zur Mustererkennung in multimodalen Bewegungs- und Gesundheitsdaten (z. B. Wearables, Video-, Bild-, Fragebogen-, Interviewdaten, klinische Daten)
- Entwicklung und Anwendung von Simulations- und Prognosemodellen im Sport-, Bewegungs- und Gesundheitskontext, einschließlich medizinisch anschlussfähiger Präventions-, Rehabilitations- und Versorgungskontexte, auch z. B. mittels Augmented Reality und Visual Analytics
- Entwicklung und Anwendung von Edge- und Wearable-Computing, einschließlich Echtzeitanalyse, algorithmischer Effizienz und Validierung nicht-invasiver Messsysteme
Ihr Profil:
- Voraussetzung sind ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Sportwissenschaft, der Mathematik, der Informatik oder eines fachlich einschlägigen angrenzenden Fachgebiets, eine herausragende Promotion sowie eine besondere pädagogische Eignung.
- Darüber hinaus verfügen Sie über eine international ausgewiesene Expertise im Bereich Data Science, Statistik oder Maschinelles Lernen bzw. Künstliche Intelligenz mit klarem Bezug zu Sport, Bewegung, Gesundheit und Medizin.
- Diese weisen Sie durch einschlägige internationale peer-reviewte Publikationen und Kongresstätigkeiten nach.
- Erwartet werden Erfahrungen in der erfolgreichen Einwerbung von Drittmitteln, universitäre Lehrerfahrungen sowie interdisziplinäre Forschungserfahrungen oder Kooperationen.
- Wünschenswert sind eine Anschlussfähigkeit an mindestens ein Fokusthema des Fachbereichs Erziehungswissenschaft und Sportwissenschaft und einen Profilbereich der Philipps-Universität Marburg sowie ein Engagement in der Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses.
- Ebenso begrüßen wir die aktive Beteiligung an interdisziplinären und universitätsübergreifenden Forschungsverbünden sowie die Bereitschaft zur Übernahme von Aufgaben der akademischen Selbstverwaltung.
- Gewünscht sind ferner die konzeptionelle Weiterentwicklung der Studiengänge des Institutes für Sportwissenschaft und Motologie sowie die Durchführung englischsprachiger Lehre an beiden Fachbereichen.
Einstellungsvoraussetzungen 67 und 68 HessHG. Die Philipps-Universität misst einer intensiven Betreuung der Studierenden und Promovierenden große Bedeutung zu und erwartet von den Lehrenden eine ausgeprägte Präsenz an der Universität.
Kontakt für weitere Informationen: Prof. Dr. Matthias Hoppe, +49 6421-28 23955, matthias.hoppe@uni-marburg.de
Wir fördern Frauen und fordern sie deshalb ausdrücklich zur Bewerbung auf. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Als familienfreundliche Hochschule unterstützen wir unsere Beschäftigten bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Eine Reduzierung der Arbeitszeit ist grundsätzlich möglich. Menschen mit Behinderung im Sinne des SGB IX (2 Abs. 2 und 3 SGB IX) werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungs- und Vorstellungskosten werden nicht erstattet.
Professur (W 2) für Data Science in Sports and Health in Marburg Arbeitgeber: Marburg University
Die Philipps-Universität Marburg ist ein hervorragender Arbeitgeber, der ein kooperatives und förderliches wissenschaftliches Umfeld bietet. Mit modernster Ausstattung und umfangreichen Vernetzungsmöglichkeiten, insbesondere im Exzellenzcluster M4C, unterstützt die Universität die persönliche und wissenschaftliche Entwicklung ihrer Mitarbeiter*innen durch transparente Tenure Track-Kriterien und individuelle Mentorierung. Zudem legt die Hochschule großen Wert auf Familienfreundlichkeit und die Vereinbarkeit von Beruf und Familie, was sie zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Wissenschaftler*innen in der frühen Karrierephase macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Professur (W 2) für Data Science in Sports and Health in Marburg erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Marburg University zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Professur (W 2) für Data Science in Sports and Health in Marburg mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Professur (W 2) für Data Science in Sports and Health bei Marburg University gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Marburg University vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Marburg University entscheidend sein!
