Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Data Science für Maschinenbau mit Fokus auf autonome Systeme.
- Unternehmen: Universität Duisburg-Essen, innovative Hochschule mit starkem Fokus auf Ingenieurwissenschaften.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, Tenure Track, Zugang zu modernen Forschungsgeräten und internationalen Kooperationen.
- Weitere Informationen: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten und ein engagiertes Team warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technik und arbeite an spannenden Projekten in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Erforderlich sind Expertise in Data Science, Erfahrung in Forschung und Lehre sowie Teamfähigkeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
An der Universität Duisburg-Essen ist in der Fakultät für Ingenieurwissenschaften zum nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle zu besetzen: Universitätsprofessur für Data Science im Maschinenbau (Besoldungsgruppe W2 LBesO W - mit Tenure Track nach W3). Gesucht wird eine ausgewiesene Persönlichkeit für Data Science in den Ingenieurwissenschaften. Der Anwendungsfokus liegt auf der Entwicklung datenbasierter Methoden für die Automatisierungstechnik, autonome Systeme sowie die Mechatronik.
Die zukünftigen Forschungsbereiche der Professur umfassen:
- Automatisierung von Fahrzeugen, Transportsystemen und Produktionsanlagen
- Modellbildung und Regelung komplexer maschinenbaulicher Systeme
- Entwicklung von datengetriebenen Assistenzsystemen
- Diagnose und Prognose zur Überwachung technischer Systeme
In mehreren der folgenden Forschungsthemen wird eine eigenständige wissenschaftliche Expertise erwartet:
- Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz zur modellbasierten Beschreibung und systemtechnischen Optimierung komplexer technischer Systeme (z. B. Fahrzeug- und Transporttechnik, Produktionssysteme)
- Data Engineering, Modellbildung und Simulation z. B. zur Regelung, Überwachung und autonomen Prozessführung im Maschinenbau oder der Verfahrenstechnik
- Deep Learning oder Reinforcement Learning mit Anwendungsbezug z. B. in der technischen Wahrnehmung autonomer Systeme, der Schadensdiagnose oder der Predictive Maintenance
Leitungserfahrung im Bereich der Forschung und/oder Entwicklung wird gewünscht. Erfahrungen in der industriellen Forschung oder in entsprechenden Kooperationen zur technologischen Umsetzung von Forschungsergebnissen mit der Industrie sind erforderlich. In der Forschung wird die Bereitschaft zur Vernetzung und Zusammenarbeit erwartet, um die vorhandenen Kompetenzen in der Fakultät für Ingenieurwissenschaften zu ergänzen und zu erweitern. Dies beinhaltet die Initiierung, Einwerbung und Durchführung gemeinsamer geförderter Kooperationsprojekte innerhalb und außerhalb der Fakultät.
Hierbei wird besonderer Wert auf die Kooperation mit den anderen Lehrstühlen des Instituts für Mechatronik und Autonome Systeme sowie dem Bereich Technische Logistik und Verkehr gelegt. Ebenfalls integriert die Professur die laufenden Forschungsarbeiten der Robotik. Die Fähigkeit zu internationaler Forschungskooperation wird vorausgesetzt.
Die Professur ist an mehreren Großgeräten beteiligt, z. B. dem Versuchs- und Leitungszentrum Autonome Binnenschiffe (VeLaBi) und dem Versuchszentrum für Innovative Hafen- und Umschlagstechnologien (HaFoLa), und verfügt u. a. über diverse Simulatoren zur Fahrzeugführung und -assistenz. Die Fortführung der Aktivitäten im Rahmen der Professur wird erwartet.
Es sind Lehrveranstaltungen zu »Modell- und datenbasierten Methoden autonomer Systeme«, den »Grundlagen autonomer Fahrzeugsysteme« sowie den Forschungsschwerpunkten der Professur in den deutsch- und englischsprachigen Bachelor- und Masterstudiengängen der Abteilung Maschinenbau und Verfahrenstechnik zu entwickeln und anzubieten, ebenso sind klassische und datenbasierte Modellbildungsmethoden anzubieten. Eine Weiterentwicklung des Studienangebots in Richtung »Autonome Systeme« soll maßgeblich mitverantwortet werden.
Weiterhin ist die Bereitschaft zur sinnvollen didaktischen Nutzung und Einbindung digitaler und KI-basierter Lehr- und Lernmethoden wünschenswert. Erwartet werden Veröffentlichungen in hochrangigen, referierten Publikationsorganen sowie der ausgeschriebenen Position angemessene Erfahrungen bei der Durchführung selbst eingeworbener, kompetitiver Drittmittelprojekte, vorzugsweise DFG-geförderter Projekte.
Die Universität Duisburg-Essen legt auf die Qualität der Lehre besonderen Wert. Didaktische Vorstellungen zur Lehre - auch unter Berücksichtigung des Profils der Universität Duisburg-Essen - sind darzulegen. Die Einstellungsvoraussetzungen richten sich nach § 36 Hochschulgesetz NRW.
Die Universität Duisburg-Essen verfolgt das Ziel, die Vielfalt ihrer Mitglieder zu fördern. Sie strebt die Erhöhung des Anteils der Frauen am wissenschaftlichen Personal an und fordert deshalb einschlägig qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen geeigneter Schwerbehinderter und Gleichgestellter i. S. des § 2 Abs. 3 SGB IX sind erwünscht.
Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf mit Angaben zum wissenschaftlichen und beruflichen Werdegang, Liste der wissenschaftlichen Veröffentlichungen, Zeugniskopien, Darstellung des eigenen Forschungsprofils und der sich daraus ergebenden Perspektiven an der Universität Duisburg-Essen, Lehr-Lernkonzept unter Berücksichtigung des Profils der Universität Duisburg-Essen, Angaben zur bisherigen Lehrtätigkeit, zur Mitwirkung in der akademischen Selbstverwaltung sowie zu den eingeworbenen Drittmitteln) sind bis zum 13.08.2026 an die Fakultät für Ingenieurwissenschaften (dekanat.iw@uni-due.de) zu richten.
Weitere Informationen zur Stelle, deren Einbettung in die Universität Duisburg-Essen sowie in die Fakultät für Ingenieurwissenschaften finden Sie unter: https://www.uni-due.de/iw/de/stellen.shtml
Universitätsprofessur für Data Science im Maschinenbau Arbeitgeber: Universität Duisburg-Essen
Die Universität Duisburg-Essen bietet ein inspirierendes und unterstützendes Arbeitsumfeld, das Forschung, Lehre und Praxis eng miteinander verknüpft. Mit einer kollegialen Atmosphäre, flachen Hierarchien und einem breiten Fort- und Weiterbildungsangebot fördert die UDE die persönliche und berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeitenden. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeitmodellen und familienfreundlichen Angeboten, die eine optimale Vereinbarkeit von Beruf und Familie ermöglichen.
Kontaktdaten:
Universität Duisburg-Essen Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Universitätsprofessur für Data Science im Maschinenbau 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 Universität Duisburg-Essen 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 Universitätsprofessur für Data Science im Maschinenbau 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 Universitätsprofessur für Data Science im Maschinenbau bei Universität Duisburg-Essen gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Duisburg-Essen 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 Universität Duisburg-Essen entscheidend sein!
