Die Technische Universität Chemnitz hat sich als innovative Wissenschafts- und Bildungseinrichtung etabliert, die sich den Herausforderungen im Wettbewerb zwischen den Hochschulen bewusst stellt. Sie bietet Persönlichkeiten mit ausgewiesener fachlicher Kompetenz, die konstruktiv an der innovativen Weiterentwicklung mitwirken möchten, attraktive Arbeitsplätze.
Zum nächstmöglichen Zeitpunkt ist am Zentrum für Mensch und Technik (MeTech), im Rahmen des DFG-geförderten Forschungsprojektes „Systeme, Algorithmen und kognitive Modelle zur Vorhersage individueller menschlicher Schlussfolgerungen (PREDIR), eine Stelle als
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) - PostDoc
(75 %, Entgeltgruppe 13 TV-L)
zunächst befristet für die Dauer von 2 Jahren zu besetzen mit der Option auf Verlängerung. Die Auswahl erfolgt nach Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung. Die Technische Universität Chemnitz ist bemüht, Frauen besonders zu fördern und bittet qualifizierte Frauen daher ausdrücklich, sich zu bewerben. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen oder Gleichgestellte nach Maßgabe des SGB IX vorrangig berücksichtigt.
Die befristete Einstellung erfolgt gemäß den Regelungen des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG) und des Sächsischen Hochschulgesetzes (SächsHSG) in der jeweils geltenden Fassung.
Arbeitsaufgaben:
- Sie analysieren aus informatischer Perspektive bestehende kognitive Theorien menschlichen Denkens
- Sie implementieren psychologische Theorien über deduktives und induktives Schlussfolgern, d.h. Sie modellieren und entwickeln kognitive Modelle und setzen Methoden des maschinellen Lernens ein
- Sie implementieren und werten Verhaltensexperimente aus
- Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen für Konferenzen und Fachzeitschriften
Es handelt sich um eine Stelle zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation.
Wenn Sie die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären, hoch motivierten Team und die akademische Auseinandersetzung mit einem Thema hoher praktischer Relevanz reizen, sollten Sie folgende Voraussetzungen mitbringen:
- überdurchschnittlicher akademischer Abschluss (Master und Promotion) in Informatik oder Kognitionswissenschaft oder vergleichbarer Studiengänge mit informatischem Anteil
- hohe Motivation zur Forschung, nachgewiesen durch Publikationen in Fachzeitschriften und/oder auf einschlägigen Konferenzen
- sehr gute Programmierkenntnisse (z.B. Python, R oder andere)
- gute Kenntnisse im Bereich Data Science oder statistischer Analyse
- Grundkenntnisse in Kognitionspsychologie, maschinellem Lernen oder KI sind von Vorteil
- Interesse an der Entwicklung und Implementierung psychologischer Experimente
- sehr gute Englischkenntnisse sind zwingend erforderlich
Zudem müssen Sie die Einstellungsvoraussetzungen gemäß § 73 SächsHSG erfüllen.
Bitte sehen Sie unbedingt von der Einsendung von Originalunterlagen ab, da Ihre schriftlichen Unterlagen nicht zurückgesendet, sondern unter Beachtung datenschutzrechtlicher Bestimmungen vernichtet werden. Wünschen Sie eine Rücksendung, legen Sie Ihrer Bewerbung bitte einen ausreichend frankierten und adressierten Rückumschlag bei.
Bewerbungen sind unter dem Stichwort »MeTech | PREDIR« mit den üblichen Unterlagen bis 30.11.2024 elektronisch (bevorzugt) oder postalisch an u. a. Adresse zu richten. Bitte beachten Sie, dass aus sicherheitstechnischen Gründen keine elektronischen Bewerbungen bzw. Anhänge von Bewerbungen im Stellenbesetzungsverfahren berücksichtigt werden können, welche über Verknüpfungen (Hyperlinks) zu Dritten zum Download zur Verfügung gestellt werden.
Anschrift:
Technische Universität Chemnitz
Zentrum für Mensch und Technik
Professur Prädiktive Verhaltensanalyse
Ansprechpartner: Prof. Dr. Dr. Marco Ragni
09107 Chemnitz
E-Mail: nadine.koch(at)metech.tu-chemnitz.de
Die entsprechenden Informationen zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten finden Sie unter https://www.tu-chemnitz.de/verwaltung/personal/public/Datenschutz/dse_dp.html.
Die Ausschreibung ist auch im Internet unter https://www.tu-chemnitz.de/verwaltung/personal/stellen/202000_8_Gr%C3%A4.php abrufbar.