Zur Stellenbeschreibung Nachwuchsgruppenleiter/-in für Machine Learning (m/w/d/x)
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Leipzig Befristet 50000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Sachsen

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite eine Nachwuchsgruppe im Bereich Machine Learning und führe innovative Forschungsprojekte durch.
  • Arbeitgeber: Universität Leipzig, ein führendes Zentrum für Forschung und Lehre in Deutschland.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mobile Arbeit, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Forschung und arbeite mit internationalen Experten zusammen.
  • Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und Promotion im Bereich Informatik oder verwandten Fächern.
  • Andere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Karrierechancen und Zugang zu modernster Technologie.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.

Stelleninformationen

  • Universitäten
  • Qualifikationsebene: Master, Diplom (Universität), Magister, Staatsexamen und vergleichbar
  • Dienstort: Leipzig
  • Anstellungsverhältnis: befristet
  • Bewerbungsfrist:

Bewerbungsadresse: Universität Leipzig, Data Science Center ScaDS.AI, Prof. Dr. Gerik Scheuermann, Humboldstraße 25, 04109 Leipzig

Die 1409 gegründete Universität Leipzig gehört zu den großen, forschungsstarken und medizinführenden Universitäten in Deutschland. Mit ihren rund 30.000 Studierenden und mehr als 5.000 Beschäftigten in 14 Fakultäten prägt sie das Leben in der pulsierenden und weltoffenen Stadt Leipzig. Die Universität Leipzig bietet ein dynamisches und international geprägtes Arbeitsumfeld sowie attraktive und vielfältige Arbeitsmöglichkeiten in Forschung, Lehre, Transfer, Infrastruktur und Verwaltung.

Die oben genannte Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt am Data Science Zentrum ScaDS.AI der Universität Leipzig zu besetzen. ScaDS.AI (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence) Dresden/Leipzig ist eines der auf Dauer eingerichteten nationalen Zentren für Künstliche Intelligenz an der Universität Leipzig und der TU Dresden, das vom Bund und Freistaat Sachsen finanziert wird. Das Leipziger Teilzentrum wird als zentrale Einrichtung der Universität Leipzig etabliert und mittelfristig mehr als 200 Mitarbeiter-/innen allein am Standort Leipzig zusammenführen. In ScaDS.AI werden unterschiedliche Forschungsthemen im Rahmen einer Graduiertenschule zu Grundlagen und Anwendungen der Datenwissenschaften und künstlichen Intelligenz bearbeitet. Darüber hinaus werden serviceorientierte Lösungen erarbeitet und es bestehen enge Kooperationen mit einer Vielzahl von Partnerorganisationen aus Wissenschaft und Industrie. Das Zentrum bietet ein exzellentes Arbeitsumfeld mit Zugang zu modernsten Technologien und einer hervorragenden Hochleistungsrechnerinfrastruktur.

Eine Nachwuchsforschungsgruppe besteht aus einem Nachwuchsgruppenleiter (m/w/d/x) und einem wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d/x); Entgeltgruppe 13 TV-L. Für Forschungskonzepte von besonders hoher Qualität wird im Ausnahmefall eine zusätzliche Stelle (E13 TV-L) für einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d/x) von ScaDS.AI finanziert.

Stellenmerkmale:

  • Befristung (vorgesehen zunächst 2 Jahre, mit der Möglichkeit einer Verlängerung um bis zu 4 Jahre nach positiver Evaluierung)
  • 100 % einer Vollbeschäftigung
  • vorgesehene Vergütung: Entgeltgruppe 15 TV-L

Aufgaben:

  • Aufbau und Leitung einer Nachwuchsforschergruppe, die Grundlagenforschung betreibt und die Forschungsschwerpunkte von ScaDS.AI stärkt und ergänzt, unter anderem in den Bereichen Grundlagen des Graph Learning, Deep-Learning-Theorie, Interpretierbarkeit und Representation Learning, generative Modelle, Reinforcement Learning sowie neurosymbolische KI
  • eigenständige und international sichtbare Forschung im Bereich Machine Learning und KI mit Veröffentlichungen auf führenden Konferenzen und in renommierten Fachzeitschriften, z. B. NeurIPS, ICLR, ICML und vergleichbaren Publikationsorten
  • Beitrag zur Stärkung der internationalen Forschungsexzellenz des Zentrums
  • Förderung des fachlichen Austauschs und der Zusammenarbeit mit nationalen KI-Zentren sowie interdisziplinäre Kooperation mit außeruniversitären Forschungspartnern

Voraussetzungen:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Informatik oder eines verwandten Fachgebiets
  • abgeschlossene einschlägige Promotion
  • nachgewiesene wissenschaftliche Leistungen im Bereich Machine Learning mit Publikationen in international anerkannten Top-Konferenzen oder -Journals
  • Fähigkeit, kreative und eigenständige Forschung zu komplexen Problemen durchzuführen und neue Forschungsrichtungen zu entwickeln
  • sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Arbeit in einem interdisziplinären Team bestehend aus Doktorand/-innen, Post-Docs, Anwendungsforschenden, Transfer- und Industrieexpert/-innen sowie international renommierten KI- und Data-Science-Forschenden
  • ein innovatives Umfeld, unterstützt durch modern ausgestattete Arbeitsplätze und ein offenes Experimentierfeld für ML- und KI-Technologie im ScaDS.AI Living Lab
  • einen modernen Arbeitsplatz und attraktive Arbeitsbedingungen (Mobile Arbeit)
  • flexible Arbeitszeiten sowie die Vereinbarkeit von Familie und Beruf
  • eine zielgerichtete Personalentwicklung in allen Phasen Ihres Berufslebens mit Weiterbildungsmöglichkeiten
  • eine betriebliche Altersvorsorge
  • ein vergünstigtes Personennahverkehrsticket (JobTicket)

Bei Fragen zur ausgeschriebenen Stelle wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Gerik Scheuermann, Direktor des ScaDS.AI Leipzig.

Ihre Bewerbungsunterlagen senden Sie mit den üblichen Unterlagen und einem eigenen Forschungskonzept für den Aufbau einer Nachwuchsforschergruppe (max. 4 Seiten) unter Angabe der Kennziffer 42/2026 bis 15. April 2026 an: Universität Leipzig, Data Science Center ScaDS.AI, Prof. Dr. Gerik Scheuermann, Humboldtstraße 25, 04105 Leipzig. Gern können Sie Ihre Bewerbung in einer PDF-Datei auch per E-Mail senden.

Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können. Ihre Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt, bitte reichen Sie nur Kopien ein. Vorstellungskosten werden nicht übernommen. Die Universität Leipzig strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in verantwortlicher Position an und bittet deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich um ihre Bewerbung. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen oder nach SGB IX Gleichgestellte bevorzugt eingestellt.

Hinweise zum Datenschutz: Eine Bewerbung und damit die Zusendung der für eine Bewerbung üblichen Unterlagen erfolgt freiwillig. Ihre in den Bewerbungsunterlagen enthaltenen bzw. ggf. im Bewerbungsgespräch erlangten personenbezogenen Daten werden von der Universität Leipzig – hier der ausschreibenden Dienststelle – ausschließlich zum Zwecke des Auswahlverfahrens für diese hier ausgeschriebene Stelle verarbeitet und, sofern nicht im Einzelfall ausdrücklich eingewilligt wird, nicht an Dritte weitergegeben. Rechtsgrundlage für die Datenverarbeitung ist § 11 Abs. 1 Sächsisches Datenschutzdurchführungsgesetz i. V. m. EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO). Verantwortlich für das Bewerbungsverfahren ist der in dieser Ausschreibung angegebene Adressat der Bewerbung. Ihre personenbezogenen Daten werden für sechs Monate nach Beendigung des Einstellungsvorgangs gespeichert und danach gelöscht bzw. datenschutzgerecht vernichtet. Die Einwilligung kann verweigert oder mit Wirkung auf die Zukunft ohne Angabe von Gründen widerrufen werden. In diesen Fällen ist eine Bearbeitung der Bewerbung durch die Universität Leipzig und damit eine Berücksichtigung im Bewerbungsverfahren nicht oder nicht mehr möglich. Nach der DS-GVO stehen Ihnen gegenüber dem Adressaten der Bewerbung bei Vorliegen der entsprechenden gesetzlichen Voraussetzungen folgende Rechte zu: Auskunftsrecht (Art. 15 DS-GVO), Recht auf Berichtigung unrichtiger personenbezogener Daten (Art. 16 DS-GVO); Datenlöschung (Art. 17 DS-GVO), Einschränkung der Verarbeitung (Art. 18 DS-GVO) und Widerspruch gegen die Verarbeitung (Art. 21 DS-GVO). Bei Fragen können Sie sich an den Datenschutzbeauftragten der Universität Leipzig wenden. Weiterhin besteht ein Beschwerderecht beim Sächsischen Datenschutzbeauftragten.

Zur Stellenbeschreibung Nachwuchsgruppenleiter/-in für Machine Learning (m/w/d/x) Arbeitgeber: Sachsen

Die Universität Leipzig ist ein hervorragender Arbeitgeber, der ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz am ScaDS.AI. Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, einer gezielten Personalentwicklung sowie modern ausgestatteten Arbeitsplätzen, die Raum für kreative Forschung und interdisziplinäre Zusammenarbeit bieten. Zudem fördert die Universität aktiv die Vereinbarkeit von Familie und Beruf und bietet attraktive Zusatzleistungen wie eine betriebliche Altersvorsorge und ein vergünstigtes JobTicket.
Sachsen

Kontaktperson:

Sachsen HR Team

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So bekommst du den Job: Zur Stellenbeschreibung Nachwuchsgruppenleiter/-in für Machine Learning (m/w/d/x)

Netzwerken, was das Zeug hält!

Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche ins Gespräch zu kommen. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen über deine Forschung und Ideen. So kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und vielleicht sogar einen Fuß in die Tür bekommen!

Sei proaktiv!

Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Recherchiere aktiv nach Projekten oder Gruppen, die dich interessieren, und kontaktiere die Verantwortlichen direkt. Zeig dein Interesse und teile deine Ideen – das kommt immer gut an!

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor!

Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir im Interview gestellt werden könnten, und übe deine Antworten. Sei bereit, über deine bisherigen Arbeiten und Forschungsergebnisse zu sprechen. Das zeigt, dass du gut vorbereitet bist und wirklich für die Position brennst.

Bewirb dich über unsere Website!

Wenn du eine Stelle bei uns im ScaDS.AI Zentrum ins Auge gefasst hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt. Und vergiss nicht, dein eigenes Forschungskonzept beizufügen – das ist ein wichtiger Teil deiner Bewerbung!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Zur Stellenbeschreibung Nachwuchsgruppenleiter/-in für Machine Learning (m/w/d/x)

Machine Learning
Künstliche Intelligenz (KI)
Graph Learning
Deep Learning
Interpretierbarkeit
Representation Learning
Generative Modelle
Reinforcement Learning
Neurosymbolische KI
Forschungskompetenz
Publikationsfähigkeit
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Englischkenntnisse
Teamarbeit
Projektmanagement

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Bewerbung persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Stelle als Nachwuchsgruppenleiter/-in für Machine Learning interessierst und was dich motiviert.

Forschungskonzept nicht vergessen!: Dein Forschungskonzept ist ein wichtiger Teil deiner Bewerbung. Achte darauf, dass es klar strukturiert und gut durchdacht ist. Zeig uns deine Ideen und wie du die Forschungsschwerpunkte von ScaDS.AI stärken möchtest!

Korrekturlesen ist ein Muss!: Bevor du deine Unterlagen abschickst, lies alles nochmal gründlich durch. Tippfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Frag vielleicht auch einen Freund oder Kollegen, ob er drüber schauen kann.

Bewerbung über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle gelangt und du keine wichtigen Informationen verpasst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sachsen vorbereitest

Forschungskonzept vorbereiten

Bereite ein überzeugendes Forschungskonzept vor, das deine Ideen zur Leitung einer Nachwuchsforschungsgruppe im Bereich Machine Learning darstellt. Achte darauf, dass es klar strukturiert ist und innovative Ansätze sowie mögliche Kooperationen mit anderen Institutionen hervorhebt.

Technische Kenntnisse auffrischen

Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in den relevanten Bereichen wie Graph Learning, Deep Learning und Reinforcement Learning auf dem neuesten Stand hast. Sei bereit, spezifische Fragen zu diesen Themen zu beantworten und deine bisherigen Forschungsarbeiten zu diskutieren.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit betonen

Hebe deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams hervor. Zeige, wie du erfolgreich mit verschiedenen Fachrichtungen zusammengearbeitet hast und welche Ergebnisse daraus entstanden sind. Dies ist besonders wichtig für die Position, da enge Kooperationen gefordert werden.

Englischkenntnisse demonstrieren

Da sehr gute Englischkenntnisse erforderlich sind, solltest du dich darauf vorbereiten, Teile des Interviews auf Englisch zu führen. Übe, deine Forschungsergebnisse und Konzepte klar und präzise in Englisch zu präsentieren, um deine Sprachfähigkeiten zu zeigen.

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