Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Data Science für Sport und Gesundheit.
- Unternehmen: Universität Marburg, eine traditionsreiche Institution mit exzellenten Studienprogrammen.
- Vorteile: Unbefristete Vollzeitstelle, familienfreundliche Arbeitsbedingungen und Unterstützung bei der Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Engagierte Betreuung von Studierenden und Doktoranden wird erwartet.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Sport und Gesundheit mit innovativen Datenmethoden.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Sportwissenschaft, Mathematik oder Informatik sowie herausragende Lehrfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Registrierungsnummer: fb21-0016-Data-Sciense-2026
Eintrittsdatum: 2028-04-01
Bewerbungsfrist: 2026-11-08
Gehalt: W 2 HBesG
Dauer: unbefristet
Umfang der Beschäftigung: Vollzeit
Die Universität Marburg, gegründet 1527, bietet eine Vielzahl hervorragender Studiengänge für rund 22.000 Studierende und beschäftigt sich mit den wichtigen Themen unserer Zeit durch exzellente Forschung in einem breiten Spektrum von Wissenschaften.
Am Fachbereich Erziehungswissenschaft und Sportwissenschaft, Institut für Sportwissenschaft und Motologie, in Zusammenarbeit mit dem Fachbereich Mathematik und Informatik, ist folgende Stelle zum 1. April 2028 zu besetzen:
Aufgaben: Die Professur vertritt das Gebiet der Datenwissenschaft im Sport und Gesundheit sowohl in der Forschung als auch in der Lehre. Sie ist als methodisch orientierte Querschnittsprofessur innerhalb der Sportwissenschaft und Motologie konzipiert und soll die nachhaltige Integration von Methoden der Datenwissenschaft in die Disziplin sicherstellen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung und Anwendung innovativer Ansätze in Statistik, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zur datengestützten Entscheidungsunterstützung im Kontext von Sport, Bewegung, Gesundheit und Medizin.
Der erfolgreiche Kandidat wird erwartet, mindestens einen der folgenden Schwerpunkte zu verfolgen:
- Entwicklung und Anwendung fortgeschrittener Methoden zur Mustererkennung in multimodalen Bewegungs- und Gesundheitsdaten (z.B. Daten aus tragbaren Geräten, Video, Bildgebung, Fragebögen, Interviews und klinischen Quellen)
- Entwicklung und Implementierung von Simulations- und Vorhersagemodellen im Sport, in der körperlichen Aktivität und im Gesundheitswesen, einschließlich präventiver, rehabilitativer und medizinischer Kontexte sowie Anwendungen mit Augmented Reality und visueller Analyse
- Entwicklung und Anwendung von Edge- und tragbaren Computertechnologien, einschließlich Echtzeitanalysen, algorithmischer Effizienz und Validierung nicht-invasiver Messsysteme
Profil: Bewerber müssen einen abgeschlossenen Hochschulabschluss in Sportwissenschaft, Mathematik, Informatik oder einem eng verwandten Fachgebiet besitzen, ein herausragendes Doktorat abgeschlossen haben und außergewöhnliche Lehrfähigkeiten nachweisen. Darüber hinaus wird von den Bewerbern erwartet, dass sie über international anerkannte Expertise in Datenwissenschaft, Statistik, maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz verfügen, mit einem klaren und dokumentierten Fokus auf Sport, körperliche Aktivität, Gesundheit und Medizin. Diese Expertise sollte durch relevante internationale, peer-reviewed Publikationen und Konferenzbeiträge belegt werden.
Der erfolgreiche Kandidat sollte eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Sicherung von wettbewerbsfähigen Drittmitteln, umfangreiche Erfahrung in der Lehre auf Universitätsniveau sowie eine starke Bilanz in interdisziplinärer Forschung und Zusammenarbeit vorweisen können. Wünschenswerte Qualifikationen umfassen die Ausrichtung an mindestens einer Forschungspriorität des Fachbereichs Erziehungswissenschaft und Sportwissenschaft sowie einem Profilbereich der Universität Marburg, sowie ein nachgewiesenes Engagement für die Betreuung von Nachwuchswissenschaftlern.
Wir begrüßen auch aktives Engagement in interdisziplinären und interinstitutionellen Forschungsverbünden sowie die Bereitschaft, zur akademischen Selbstverwaltung beizutragen. Darüber hinaus sollte der Kandidat strategisch zur laufenden Entwicklung aller Studiengänge innerhalb des Instituts für Sportwissenschaft und Motologie beitragen und bereit sein, in beiden beteiligten Fachbereichen auf Englisch zu unterrichten. Der erfolgreiche Kandidat wird erwartet, nach maximal zwei Jahren Beschäftigung auch auf Deutsch zu unterrichten.
Die Beschäftigungsvoraussetzungen gemäß §§ 67 und 68 des HessHG. Die Universität Marburg legt besonderen Wert auf eine intensive Betreuung von Studierenden und Doktoranden und erwartet von den Fakultätsmitgliedern, eine starke und aktive Präsenz auf dem Campus zu zeigen.
Kontakt für weitere Informationen: Prof. Dr. Matthias Hoppe, +49 6421-28 23955, matthias.hoppe@uni-marburg.de
Wir unterstützen Frauen und ermutigen sie ausdrücklich zur Bewerbung. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden weibliche Bewerberinnen bei gleicher Qualifikation bevorzugt. Als zertifizierte familienfreundliche Universität unterstützen wir unsere Mitarbeiter dabei, Familie und Karriere zu vereinbaren. Eine Reduzierung der Arbeitszeit ist möglich. Bewerber mit einer Behinderung gemäß dem Sozialgesetzbuch (Abschnitt 2(2) und (3) des Buches IX des Sozialgesetzbuchs (SGB IX)) werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.
Bewerbungs- und Vorstellungskosten können nicht erstattet werden.
Professorship (W 2) in Data Science in Sports and Health in Marburg Arbeitgeber: Philipps-Universität Marburg
Die Philipps-Universität Marburg ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine anspruchsvolle und interessante Tätigkeit in einem dynamischen internationalen Umfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf berufliche und persönliche Weiterbildung sowie der Förderung der Vereinbarkeit von Beruf und Familie, unterstützt die Universität ihre Mitarbeiter*innen dabei, sich sowohl fachlich als auch persönlich weiterzuentwickeln. Zudem profitieren die Angestellten von kostenlosen ÖPNV-Nutzungen in Hessen und einer familienfreundlichen Arbeitskultur, die flexible Arbeitszeitmodelle ermöglicht.
Kontaktdaten:
Philipps-Universität Marburg Recruiting-Team
