Zum Wintersemester 2025/2026 oder später ist in der Fakultät für Informationstechnik folgende Stelle zu besetzen:
Professur „Advanced Methods of Machine Learning and Reinforcement Learning“ (m/w/d)
Bes. Gr. W2 (Stellen-Nr. 777)
Ihre Aufgaben
Sie unterstützen die Fakultät für Informationstechnik dabei, die Lehre und Forschung im Bereich Machine Learning und Reinforcement Learning zu stärken und bauen entsprechende Kooperationen innerhalb und außerhalb der Hochschule auf.
Ihr Aufgabenspektrum erstreckt sich auf die Lehre, die Betreuung der Studierenden sowie die anwendungsorientierte Forschung unter Einwerbung von Drittmitteln. Sie bringen die Bereitschaft mit, Grundlagenthemen in den Bachelor-Studiengängen KI-Ingenieurwissenschaften, Technische Informatik und Medizintechnik in der Lehre zu vertreten. Sie sind in der Lage, Lehrveranstaltungen in deutscher und englischer Sprache anzubieten. Weiterhin unterstützen Sie uns durch Ihre aktive Mitwirkung in der akademischen Selbstverwaltung.
Was wir bieten
Sie erwarten spannende, anspruchsvolle Aufgaben mit vielfältigen Gestaltungsmöglichkeiten und kreativem Freiraum.
Wir sind eine teamorientierte, interdisziplinär und international arbeitende Fakultät mit 23 Professorinnen und Professoren. Unsere Arbeitsatmosphäre ist kollegial, wobei wir auf moderne und ganzheitliche Lehrmethoden und ein attraktives Angebot für unsere Studierenden mit intensiver Betreuung und Förderung setzen.
Das bringen Sie mit
Gesucht wird eine Persönlichkeit, die über einen fundierten Hintergrund im Machine Learning verfügt. Sie haben mehrere Jahre Praxiserfahrung in Forschung und Entwicklung im Berufungsgebiet, und beherrschen die einschlägigen Methoden und Werkzeuge.
Spezielle Expertise haben Sie in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
• Reinforcement Learning
• Fortgeschrittene Methoden der KI
• ML Tools
• Inferenz-Optimierung
Von Vorteil sind zudem Erfahrungen in:
• Algorithmen für Multi Agent Reinforcement Learning
• Deep Reinforcement Learning in Robotic Applications
• industrieller Entwicklungstätigkeit, z.B. in Medizintechnik oder Automotive
• Statistische Methoden der KI
• Erklärbare KI
Fachliche Rückfragen zu der ausgeschriebenen Position beantwortet Ihnen gerne der Vorsitzende der Berufungskommission Prof. Dr. Eckhart Körner, e.koerner(at)hs-mannheim.de.
Berufungsvoraussetzungen nach § 47 LHG:
- Der Stelle entsprechendes, abgeschlossenes Hochschulstudium.
- Pädagogische Eignung, nachgewiesen durch Erfahrung in der Lehre oder Ausbildung oder durch Teilnahme an einschlägigen Fort- und Weiterbildungen.
- Besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit, nachgewiesen durch die Qualität einer Promotion.
- Besondere Leistungen bei der Anwendung oder Entwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse und Methoden in einer dem Arbeitsgebiet dienlichen, mindestens fünfjährigen beruflichen Praxis, von der mindestens drei Jahre außerhalb des Hochschulbereichs ausgeübt worden sein müssen.
Dienstverhältnis:
Der/die Bewerber*in hat die Dienstaufgaben eines Hochschullehrers gemäß § 46 Landeshochschulgesetz Baden-Württemberg zu erfüllen. Bei Erfüllung erfolgt die Anstellung zunächst als Professor*in in einem Beamtenverhältnis auf Probe. Die Probezeit beträgt 3 Jahre. Bei Bewährung und bei Fortbestehen der beamtenrechtlich vorgeschriebenen Voraussetzungen erfolgt danach die Übernahme in das Beamtenverhältnis auf Lebenszeit.Als familienfreundliche Hochschule haben wir uns zu einer wertschätzenden Vereinbarkeit von Familienaufgaben mit Studium, Lehre, Forschung und wissenschaftsunterstützenden Tätigkeiten verpflichtet. Unsere Bewerbungsprozesse/Berufungsverfahren werden durch unsere Gleichstellungsbeauftragten begleitet, wir begrüßen daher die freiwillige Angabe von gleichstellungsrelevanten Aspekten. Bei Fragen steht das Team der Gleichstellungsbeauftragten, gleichstellung@hs-mannheim.de, der Hochschule gerne für weitere Infor-mationen zur Verfügung. Weiterhin strebt die Hochschule eine Erhöhung ihres Frauenanteils an und fordert qualifizierte Frauen deshalb nachdrücklich auf, sich zu bewerben.
Menschen mit Behinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
Bewerbung:
Die eingereichten Bewerbungsunterlagen werden nach Beendigung des Auswahlverfahrens datenschutzkonform gelöscht bzw. vernichtet. Beachten Sie hierzu auch unsere Datenschutzerklärung.