Ihre Aufgaben
Die Stelle umfasst Grundlagen- und angewandte Forschung zur Modellierung und experimentellen Untersuchung situierter Entscheidungsprozesse in Mensch-Technik Kontexten in der medizinischen Domäne, insbesondere in Human-AI-Teams. Ziel unserer Forschung ist es, Entscheidungsprozesse in zeitkritischen, unsicheren und risikobehafteten Situationen am Beispiel medizinischer Entscheidungsszenarien besser zu verstehen und zu verbessern.
Ein besonderer Fokus der Stelle liegt auf:
- Entscheidungen durch Laien (z.b. von Patient:innen in der Nutzung von Symptom Checker)
- Entscheidungen von Expert:innen (z.b. Triage-Entscheidungen) in Zusammenarbeit mit KI-Systemen
Weitere Aufgaben umfassen:
- eigenständige Entwicklung/Durchführung/Veröffentlichung von interdisziplinär angelegten Forschungsprojekten
- eigenständige (Weiter-)Entwicklung von Mixed-Methods Ansätzen (z.b. durch KI-unterstützte Auswertung von qualitativen und quantitativen Daten)
- Mitarbeit an Projektanträgen
- Lehre im MSc Human Factors zu quantitativen und experimentellen Studiendesigns oder anderen ausgewählten Methoden, zu Entscheidungstheorien und deren Forschungs- und Anwendungsfeldern
Ihr Profil
- erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium ( Master, Diplom oder Äquivalent) in Psychologie/ Human Factors, Cognitive Science, Informatik oder verwandten Disziplinen wird vorausgesetzt
- Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
- fundierte Kenntnisse von Entscheidungstheorien und/oder experimenteller Labor- und Feldforschung werden erwartet
- fundierte methodische Kenntnisse im Umgang mit quantitativen Auswertungsmethoden
- Erfahrungen mit Forschung in medizinischen/technischen Anwendungsbereichen und/oder Entscheidungssituationen sind erwünscht
- Erfahrungen in der Lehre sind erwünscht
- Erfahrungen mit Mixed Methods bzw. Methoden qualitativer Sozialforschung sind erwünscht
- Erfahrungen mit und Interesse an der KI-basierten Auswertung von quantitativen und/oder qualitativen Daten sind erwünscht
- Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit ist erwünscht
- Erfahrung mit Drittmittel-Antragstellung ist erwünscht
- Freude am abstrakten Denken und Diskutieren ist erwünscht
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Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion) in Berlin Arbeitgeber: TU Berlin
Die Technische Universität Berlin ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einer Schlüsselposition zur strategischen Entwicklung einer der führenden technischen Universitäten Deutschlands beizutragen. Mit einem attraktiven Arbeitsplatz im Herzen Berlins, flexiblen Arbeitsmodellen und umfangreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die TU Berlin nicht nur Ihre berufliche Entwicklung, sondern auch eine familienfreundliche Arbeitsumgebung. Hier haben Sie die Chance, aktiv an der Gewinnung internationaler Spitzenkräfte mitzuwirken und die Zukunft der Wissenschaft nachhaltig zu gestalten.
