Academic Staff Member (f/m/d) ID no. 308/2026

Die Fakultät für Wissenschaften / Institut für Informatik / Lehrstuhl für KI in den Wissenschaften an der Universität Potsdam lädt zur Bewerbung auf die folgende Stelle ein, die bis zum 30. Juni 2029 befristet ist und so schnell wie möglich, vorbehaltlich der Genehmigung der Finanzierung, besetzt werden soll:

Die Position ist in Vollzeit (40 Stunden pro Woche, 100 %). Die Befristung des Arbeitsverhältnisses erfolgt gemäß § 2 Absatz 1 des deutschen Gesetzes über befristete Arbeitsverträge in Wissenschaft und Hochschule (Wissenschaftszeitvertragsgesetz oder WissZeitVG). Eine Verlängerung kann möglich sein, wenn persönliche und rechtliche Voraussetzungen erfüllt sind.

Ihr Arbeitsbereich:

Wir suchen einen herausragenden und hochmotivierten Forscher zur Unterstützung der Forschung an der Schnittstelle von erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) und kausaler Inferenz. Unser Ziel ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die kausal verständlich sind, sodass Vorhersagen in Bezug auf zugrunde liegende Mechanismen, strukturelle Abhängigkeiten und Interventionswirkungen interpretiert werden können, was besonders wichtig für Anwendungen in der realen Welt ist.

Die Postdoc-Position ist mit dem Sonderforschungsbereich (CRC) 1294 „Datenassimilation“ und dem Lehrstuhl für KI in den Wissenschaften der Universität Potsdam verbunden. Innerhalb dieses Rahmens streben wir an:

• Über post-hoc Erklärungen hinauszugehen und kausale Inferenz mit mechanistischem Modellverständnis zu integrieren
• Konzeptbasierte Erklärungen in tiefen neuronalen Netzen mit strukturellen kausalen Modellen zu verknüpfen
• KI-Systeme zu ermöglichen, die interventionales Denken unterstützen

Unser Ziel ist es, mechanistisches Verständnis und maschinelles Lernen zu verbinden, insbesondere in komplexen, dynamischen Systemen der realen Welt.

Umfang Ihrer Verantwortlichkeiten:

• Entwicklung und Erweiterung von Methoden in kausaler Inferenz und erklärbarer KI, einschließlich kausaler Effektabschätzung, kausaler Entdeckung und konzeptbasierter Erklärungstechniken
• Integration von kausalen und XAI-Methoden in maschinelle Lernpipelines innerhalb des CRC 1294 „Datenassimilation“
• Implementierung, Evaluierung und Benchmarking neuartiger Algorithmen auf synthetischen und realen Datensätzen
• Entwicklung und Pflege von Open-Source-Forschungssoftware und reproduzierbaren Workflows
• Zusammenarbeit mit CRC-Partnern aus verschiedenen Disziplinen (z.B. Hydrologie, Klimawissenschaft, Bioökonomie), um Methoden anzuwenden und zu validieren
• Verbreitung von Ergebnissen durch Veröffentlichungen in hochrangigen Fachzeitschriften und auf Konferenzen
• Präsentation von Forschungsergebnissen auf Konferenzen, Seminaren oder ausgewählten Lehrveranstaltungen
• Co-Betreuung von Studierenden
• Weitere akademische Qualifikation (Promotion oder postdoktorale Habilitationsschrift) ist möglich. Mindestens ein Drittel der Arbeitszeit steht für vertiefte akademische Arbeit zur Verfügung.

Ihre Qualifikationen:

• Master- oder Doktortitel mit umfangreicher Forschungserfahrung in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einer verwandten quantitativen Disziplin
• Nachgewiesene Erfahrung in kausaler Inferenz oder erklärbarer KI, idealerweise dokumentiert durch peer-reviewed Publikationen
• Starke Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python), mit Erfahrung in der Entwicklung von Forschungssoftware
• Solide Grundlagen in maschinellem Lernen und statistischer Modellierung
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, in interdisziplinären Teams zu arbeiten

Wir suchen auch nach folgenden Kompetenzen:

• Erfahrung mit probabilistischen grafischen Modellen, Zeitreihenanalysen oder Deep Learning
• Vertrautheit mit reproduzierbaren Forschungspraktiken und Open-Source-Zusammenarbeit
• Interesse an interdisziplinären Anwendungen (z.B. in den Natur- oder Umweltwissenschaften)
• Fähigkeit, Codebasen und rechnerische Experimente effizient zu verwalten
• Motivation, zu akademischen Veröffentlichungen und gemeinsamen Forschungsinitiativen beizutragen

Was wir bieten:

Als Universität kombinieren wir das starke Entwicklungspotenzial einer Lehr- und Forschungseinrichtung mit den attraktiven Arbeitsbedingungen des öffentlichen Sektors. Die Universität Potsdam ist ein zuverlässiger Arbeitgeber, der seine Mitarbeiter mit einer Vielzahl von Angeboten und Vorteilen unterstützt:

• Nutzen Sie die verschiedenen Fortbildungs- und Networking-Möglichkeiten, die die Universität Potsdam bietet, um Ihre fachspezifischen und interdisziplinären Kompetenzen für berufliches sowie persönliches Wachstum zu verfeinern.
• Alle Standorte haben gute Verkehrsanbindungen. Sie können eine monatliche Förderung für das öffentliche Verkehrsticket erhalten und unsere Campusfahrräder nutzen.
• Profitieren Sie von einer betrieblichen Altersvorsorge, einer Sonderzahlung und vermögenswirksamen Leistungen.
• Nutzen Sie die verschiedenen Angebote unserer Abteilung für Betriebliches Gesundheitsmanagement sowie des Akademischen Sportzentrums.
• Um die Work-Life-Balance der Mitarbeiter zu verbessern, bietet die Universität Potsdam familienfreundliche flexible Arbeitszeiten und einen definierten Anteil an Homeoffice.
• Sie haben 30 Urlaubstage pro Jahr (bei einer 5-Tage-Woche) und sind auch an den Tagen 24. und 31. Dezember von der Arbeit befreit.

Für weitere Informationen zu dieser Position wenden Sie sich bitte per E-Mail an Herrn Jakob Runge: jakob.runge@uni-potsdam.de oder telefonisch: 0331 / 977 - 307204.

Ihre Bewerbung:

Bitte senden Sie uns Ihre Bewerbung unter Angabe der ID-Nr. 308/2026 bis zum 22. März 2026 per E-Mail an das Sekretariat des Lehrstuhls: lisa.goesel@uni-potsdam.de.

Die Universität Potsdam schätzt die Vielfalt ihrer Gemeinschaft und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Glauben, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Bewerbungen aus dem Ausland und von Personen mit Migrationshintergrund sind ausdrücklich erwünscht. Die Universität strebt eine ausgewogene Geschlechterverteilung in allen Beschäftigungsgruppen an; in Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt (Abschnitt 7 Absatz 4 des Brandenburgischen Hochschulgesetzes). Menschen mit Behinderungen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bei Eignungstests und Auswahlgesprächen werden individuelle Ausgleichsmaßnahmen für Benachteiligungen gewährt, wobei die spezifische Behinderung berücksichtigt wird. Wenn eine Person mit einer Behinderung individuelle Ausgleichsmaßnahmen in Anspruch nehmen möchte, sollte dies im Bewerbungsschreiben angegeben werden.