Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in (m/w/d) in der Professur für Hybrid Intelligence

An der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg (HSU/UniBw H), Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Professur für Hybrid Intelligence (Herr Univ.-Prof. Dr. Büttner), ist ab dem 01.02.2026 die Stelle einer/eines

Wissenschaftlichen Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiters (m/w/d)

(Entgeltgruppe 13 Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD); 39 Stunden wöchentlich)

befristet bis zum 31.01.2029 zu besetzen.

Die Aufgabenwahrnehmung erfolgt im Rahmen zukünftiger Forschung im Themenfeld Künstliche Intelligenz, Szenariosimulation und Mensch-Maschine-Interaktion. Ziel dieser Vorhaben ist die Entwicklung adaptiver, KI-gestützter Trainings- und Entscheidungssysteme, die menschliches Verhalten, Kommunikation und Situationsdynamiken realitätsnah abbilden. Schwerpunkte liegen in der Generierung konsistenter Szenarien, der Integration multimodaler KI-Komponenten sowie der Analyse und Modellierung sozialer, kommunikativer und kognitiver Prozesse in komplexen Einsatzumgebungen.

Forschungsschwerpunkt der Professur ist die Entwicklung datengetriebener, lernfähiger Systeme an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Simulation und Interaktion. Dies umfasst insbesondere Deep-Learning-Ansätze, semantische Modellierung, adaptive Lern- und Empfehlungssysteme sowie Untersuchungen zur Technologieakzeptanz.

Aufgabengebiet:

• Durchführung der laufenden Forschungsaufgaben in zukünftigen Projekten (u.a. Anforderungsanalyse, Konzeption, Implementierung, Evaluation / Tests)
• Entwicklung und Analyse KI-basierter Modelle und Simulationen (z. B. Szenarien, Interaktionen, Social-Media-Dynamiken)
• Mitarbeit bei der Erstellung von Forschungsanträgen und wissenschaftlichen Publikationen (englischsprachige begutachtete Zeitschriften- und Konferenzbeiträge)
• Unterstützung bei Datenerhebung, -aufbereitung und -auswertung (z. B. Kommunikations-, Verhaltens- oder Simulationsdaten)
• Unterstützung bei der Betreuung von Abschlussarbeiten
• Mitwirkung in der Lehre im Umfang von grundsätzlich 3,0 Trimesterwochenstunden
• Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (z. B. Promotion oder Habilitation)
• Erledigung von Verwaltungsarbeiten allgemeiner Art sowie akademische Tätigkeiten in der akademischen Selbstverwaltung

Qualifikationserfordernisse:

• Ein mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [univ.] oder Master) der Fachrichtungen (Wirschafts-)Informatik, (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften, Data Science, Human-Computer Interaction oder vergleichbar
• Fundierte Kenntnisse in mindestens einem der Bereiche maschinelles Lernen, Simulation, Kommunikationsanalyse, adaptive Systeme oder Technologieakzeptanz nachgewiesen durch entsprechende Vorbeschäftigungen oder Zeugnisse
• Fremdsprachenkenntnisse in Englisch mit einem Leistungsstand, welcher mindestens dem Sprachniveau B2 des gemeinsamen europäischen Referenzrahmens entspricht

Darüber hinaus erwünscht:

• Ausgeprägtes Interesse an der Mitarbeit in Forschungs- und Industrieprojekten
• Hohes analytisches Denkvermögen
• Kenntnisse in Python
• Erste Kenntnisse in z.B. Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Explanable AI oder Industrial/Materials/Medical Data Science
• Hohe Motivation, Eigeninitiative und Verantwortungsbewusstsein sowie Leistungsbereitschaft, Sozialkompetenz und Teamfähigkeit
• Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit

Was für Sie zählt:

• Vermögenswirksame Leistungen
• Jahressonderzahlung
• Betriebliche Altersversorgung
• Flexible Arbeitszeiten
• DeutschlandJobTicket mit Arbeitgeberzuschuss bei Vorliegen der notwendigen Voraussetzungen
• Möglichkeit der Inanspruchnahme eines Kinderbetreuungsplatzes in einer campusnah gelegenen Kindertagesstätte bei Vorliegen der notwendigen Voraussetzungen
• Sie profitieren von einer gezielten Personalentwicklung und einem umfangreichen Fort- und Ausbildungsangebot.
• Kostengünstige Verpflegungsmöglichkeit in der Campus-Mensa mit drei Mahlzeiten pro Tag
• Sie haben die Möglichkeit, an Angeboten der betrieblichen Gesundheitsförderung teilzunehmen (Nähere Informationen finden Sie unter: www.hsu-hh.de/bgm/).
• Kostenfreie Parkmöglichkeiten auf dem Campus-Gelände
• Möglichkeit zur Nutzung des bundeswehreigenen Carsharings (Nähere Informationen finden Sie unter: www.bwcarsharing.de)

Auskünfte bei fachlichen Fragen erteilt Ihnen Herr Luca Eisentraut, Tel.: 040/6541-3943 oder per E-Mail: eisentraut@hsu-hh.de.

Das Beschäftigungsverhältnis richtet sich nach den Bestimmungen des TVöD in Verbindung mit dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz. Die Tätigkeiten entsprechen grundsätzlich der Entgeltgruppe 13. Die Eingruppierung bis in die Entgeltgruppe 13 TVöD erfolgt unter Beachtung des § 12 TVöD im Hinblick auf die tatsächlich nicht nur vorübergehend auszuübenden Tätigkeiten und der Erfüllung der persönlichen bzw. tariflichen Anforderungen (Tätigkeitsmerkmale).

Eine Teilzeitbeschäftigung ist möglich.

Bei dem genannten geplanten Besetzungsdatum bzw. dem genannten Datum zum "Beginn der Tätigkeit" handelt es sich um einen Termin, der sich bedingt durch den Ablauf des Ausschreibungsverfahrens ggf. ändern kann.

Die Bundeswehr fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern und begrüßt deshalb besonders Bewerbungen von Frauen.

Nach Maßgabe des Sozialgesetzbuchs IX und des Behindertengleichstellungsgesetzes begrüßen wir ausdrücklich Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen; hinsichtlich der Erfüllung der Ausschreibungsvoraussetzungen erfolgt eine individuelle Betrachtung.

Nähere Informationen über die Universität und zur Professur finden Sie unter:

www.hsu-hh.de und www.hsu-hh.de/ai.

Ihre Bewerbung richten Sie bitte mit den üblichen Unterlagen ausschließlich in elektronischer Form (pdf-Datei), unter Nennung der Kennziffer WiSo-2625, bis zum 30.11.2025 an:

personalabteilung@hsu-hh.de.

Hinweis:

Informationen zum Datenschutz im Rahmen des Bewerbungsverfahrens finden Sie auf der Internetseite www.hsu-hh.de unter der Rubrik "Universität - Karriere - Datenschutzinformationen“.

Ohne Angabe der Kennziffer kann Ihre Bewerbung nicht berücksichtigt werden und wird aus datenschutzrechtlichen Gründen umgehend gelöscht.

Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf AkademischeStellen.com