Köln: Juniorprofessur (W1)

GESIS: Juniorprofessur (W1) mit Tenure Track (W2) für Responsible Data Science and Machine Learning / Leitung des “Teams Data Science Methods” (CSS-75)

Juniorprofessur (W1) mit Tenure Track (W2) für Responsible Data Science and Machine Learning /

Leitung des “Teams Data Science Methods”

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt wird eine Persönlichkeit gesucht, die das Fach „Responsible Data Science and Machine Learning“ in Forschung und Lehre vertritt. Die W1-Professur wird im Rahmen eines gemeinsa-men Berufungsverfahrens von der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU) und von GESIS – Leibniz-Insti-tut für Sozialwissenschaften besetzt. Der oder die erfolgreiche Kandidat*in soll mit Engagement ein Team in der Abteilung Computational Social Science leiten, das auf die Entwicklung interpretierbarer, erklärbarer und verantwortungsvoller Methoden im Bereich Data Science und Machine Learning für die Sozialwissenschaften fokussiert.

GESIS als die größte forschungsbasierte Infrastruktureinrichtung für die Sozialwissenschaften in Europa baut ihre Aktivitäten im Bereich digitaler Verhaltensdaten derzeit aus, um auch im Bereich dieser neuen Datenty-pen umfassende Angebote für die Sozialwissenschaften zu erbringen. Der Kooperation mit der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf kommt damit eine Schlüsselrolle bei der Etablierung interdisziplinärer Spitzen-forschung an der Schnittstelle von Informatik und Sozialwissenschaften in Deutschland zu.

Die Kandidat*innen sollen über ausgewiesene Expertise in der Entwicklung von Machine Learning und Data Science Methoden verfügen sowie interessiert sein, die Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit und ethische Ver-antwortung dieser Methoden zu verbessern. Voraussetzung ist eine Promotion in Informatik oder einem ver-wandten Bereich. Die Bewerber*innen sollen zudem ein starkes Interesse an sozialwissenschaftlichen An-wendungen von maschinellem Lernen und Data Science Methoden haben.

Der oder die erfolgreiche Kandidat*in publiziert Forschungsergebnisse auf hochrangigen Konferenzen und/o-der in hochrangigen Zeitschriften. Erfahrungen bei der Einwerbung von Drittmitteln aus nationalen und in-ternationalen Programmen, in der Lehre sowie der Arbeit in interdisziplinären Forschungsteams sind vom Vorteil.

An der HHU ist die zu berufene Persönlichkeit in das Fach für Informatik der Mathematisch-Naturwissen-schaftlichen Fakultät eingebunden. Die Lehrverpflichtung von 4 SWS soll insbesondere in den Masterstudi-engängen des Fachs Informatik erbracht werden. Die Beteiligung am Bachelorstudiengang ist ebenfalls will-kommen. Der oder die Kandidat*in spricht fließend Englisch. Deutsch ist zu Beginn nicht erforderlich, wird aber innerhalb der ersten fünf Jahre als Unterrichtsprache erwartet.

GESIS und die HHU legen Wert auf transparente und replizierbare Forschung und unterstützen diese Ziele durch Open Data, Open Source und Open Methodology. Bewerber*innen werden daher gebeten, in ihrem Anschreiben darzulegen, auf welche Art und Weise sie diese Ziele bereits verfolgt haben und in Zukunft ver-folgen möchten.

Fakultät und HHU unterstützen den Aufbau einer Arbeitsgruppe und die Eingliederung in die Fakultät (For-schungsmanagement und Transfer, internationale Vernetzung, Qualifizierung des wissenschaftlichen Nach-wuchses über JUNO und iGRAD, u.a.).

Einstellungsvoraussetzungen sind neben den allgemeinen dienstrechtlichen Voraussetzungen gemäß § 36 des Hochschulgesetzes NRW insbesondere pädagogische Eignung, besondere Befähigung zu wissenschaftli-cher Arbeit sowie zusätzliche wissenschaftliche Leistungen.

Die gemeinsame Berufung erfolgt zunächst für die Dauer von drei Jahren im Beamtenverhältnis auf Zeit. Bei Bewährung soll das Beamtenverhältnis im dritten Jahr um weitere drei Jahre verlängert werden. Bei der Ein-stellung wird zugesichert, dass hinsichtlich einer Bewerbung auf die anschließende W2-Universitätsprofessur in einem Beamtenverhältnis auf Lebenszeit oder einem unbefristeten Beschäftigungsverhältnis auf die Aus-schreibung der Professur verzichtet wird (Tenure Track), sofern hierfür die gesetzlichen Voraussetzungen des Hochschulgesetzes (HG) des Landes Nordrhein-Westfalen erfüllt sind. Die HHU beurlaubt die erfolgreiche Kandidatin oder den erfolgreichen Kandidaten für die jeweilige Dauer der Berufung zur Wahrnehmung sei-ner/ihrer Aufgaben bei GESIS.

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbenden liegende Gründe überwiegen.

Als familienfreundlicher Arbeitgeber trägt GESIS seit 2010 das Zertifikat audit „berufundfamilie“. Die HHU vertritt das Prinzip „Exzellenz durch Vielfalt“. Sie hat die „Charta der Vielfalt“ unterzeichnet und erfolgreich am Audit „Vielfalt gestalten“ des Stifterverbandes teilgenommen. Sie ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert und hat sich zum Ziel gesetzt, die Vielfalt unter ihren Mitarbeiter*innen zu fördern.

GESIS und die HHU gewährleisten die Beachtung von Schwerbehindertenrichtlinien und fördern die berufli-che Gleichstellung von Frauen und Männern. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Die Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf verfügt über einen Dual Career Service und ist Mitglied im Dual Career Netzwerk Rheinland. Nähere Informationen unter www.dualcareer-rheinland.de.

Bei Fragen stehen Ihnen die Vorsitzenden der Berufungskommissionen der HHU, Prof. Dr. Stefan Conrad, und GESIS, Prof. Dr. Claudia Wagner gerne zur Verfügung.

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung mit (1) einem Motivationsschreiben, (2) einem Curriculum Vitae einschließ-lich der Listen aller wissenschaftlichen Publikationen und der kompetitiv eingeworbenen Drittmittel (incl. Stipendien), (3) Kopien der akademischen Zeugnisse, (4) einem kurz gefassten Forschungs- und Lehrkonzept (max. 5 Seiten), sowie (5) einem Lehrveranstaltungsverzeichnis über das GESIS Bewerbungsportal ein und ergänzen Sie möglichst vollständig die dort erbetenen Angaben.

Bewerben: https://www.hidden-professionals.de/HPv3.ApplicationForm/ShortApply/Index/24360

Bewerbungsschluss ist der 24.05.2022.
Die Kennziffer lautet: CSS-75

Die Ausschreibung ist auch im Internet unter https://www.hidden-professionals.de/HPv3.Jobs/gesis/stellenangebot/24360/Juniorprofessur-W1-mit-Tenure-Track-W2-fur-Responsible-Data-Science-and-Machine-Learning-Leitung-des-Teams-Data-Science-Methods abrufbar.

Weitere Hinweise

Sie sehen ein Angebot des GESIS – Leibniz-Instituts für Sozialwissenschaften in Köln. Das ZPID ist nicht verantwortlich für Inhalt, Aktualität und Gültigkeit des Angebots. Weitere Informationen können Sie beim Stellenanbieter erfragen.