W3-Professur für Data Science und Applied AI in Business

• Wir setzen ein abgeschlossenes Hochschulstudium voraus.
• Wir erwarten eine herausragende, thematisch einschlägige Promotion sowie zusätzliche wissenschaftliche Leistungen, etwa eine Habilitation oder einschlägige peer-reviewte Publikationen im Bereich Data Science and Applied AI in Business.
• Wir erwarten Erfolge bei der eigenständigen Einwerbung und Leitung von Drittmittelprojekten, vorzugsweise bei der DFG oder dem BMFTR.
• Wir setzen pädagogische Eignung und einschlägige Lehrerfahrung voraus; positive Lehrevaluationen sind von Vorteil.
• Wir erwarten die Bereitschaft und Fähigkeit, Lehrveranstaltungen auf Deutsch und Englisch durchzuführen.
• Wir erwarten ein international sichtbares Forschungsprofil, belegt durch hochrangige Publikationen in national und international ausgewiesenen Zeitschriften sowie die Teilnahme an nationalen und internationalen Konferenzen.
• Wir erwarten fundierte Forschungserfahrung im nicht deutschsprachigen Ausland.
• Wir erwarten ein klar erkennbares interdisziplinäres Forschungsprofil an der Schnittstelle von Wirtschaftswissenschaften und Informatik, belegt durch einschlägige Publikationen in beiden Bereichen.
• Wir erwarten, dass die bisherigen Forschungsarbeiten an die bestehenden Forschungsaktivitäten unseres Fachbereichs und des Zentrums für Angewandte Informatik und Data Science (ZAD) anschlussfähig sind.
• Wir erwarten Erfahrungen im Wissenstransfer, insbesondere mit Transferprojekten, der Entwicklung und Bereitstellung von Open-Source-Software sowie der Förderung von Start-ups und Ausgründungen.
• Wir erwarten Erfahrung in der Präsentation von Forschungsergebnissen in nationalen und internationalen Medien.
• Bei Überschreitung der grundsätzlichen Altersgrenze von 50 Jahren setzt die Begründung eines Beamtenverhältnisses ein besonderes dienstliches Interesse voraus.

Justus-Liebig-Universität Gießen Gießen, Hessen, 35390 45.000 - 75.000 € per year Vollzeit

• Wir erwarten die anwendungsorientierte Vertretung des Fachgebiets Data Science and Applied AI in Business in Forschung und Lehre sowie die Verankerung der Professur im Bereich Betriebswirtschaftslehre.
• Zu den Aufgaben gehören Lehre im Umfang von 8 Semesterwochenstunden auf Deutsch und Englisch, Lehrveranstaltungen in den Bachelor- und Masterstudiengängen unseres Fachbereichs sowie die Ausbildung von Doktorandinnen und Doktoranden.
• Die Professur entwickelt unser Studienangebot weiter und engagiert sich in interdisziplinären Studiengängen, insbesondere im geplanten Studiengang Wirtschaftsinformatik in Kooperation mit den Fachbereichen Mathematik und Informatik, Physik sowie Geographie.
• Sie übernimmt federführend die Verantwortung für Lehrangebote aus dem Bereich der originären Wirtschaftsinformatik und betreut Studien-, Praktikums- und Abschlussarbeiten.
• Zu den Aufgaben gehören Forschung, Wissenstransfer, Mitwirkung in der akademischen Selbstverwaltung und Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses.
• Wir erwarten international sichtbare und wettbewerbsfähige Forschung zu Data Science and Applied AI mit Fokus auf verhaltenswissenschaftliche Fragestellungen in wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Kontexten.
• Die Forschung soll moderne Methoden aus Machine Learning, Natural Language Processing und kausaler Modellierung einsetzen sowie unstrukturierte Daten, insbesondere Text-, Bild- und Videodaten, analysieren.
• Die Forschung soll aktuelle Herausforderungen digitaler Gesellschaften adressieren, etwa digitale Öffentlichkeiten und Plattformen im Kontext sozialer Medien sowie deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft.
• Die Professur wirbt eigenständig Drittmittelprojekte ein und leitet diese, vorzugsweise mit Förderung durch die DFG oder das BMFTR.
• Sie initiiert und führt Forschungsprojekte durch, auch drittmittelgeförderte Projekte in Kooperation mit anderen Professuren unseres Fachbereichs oder anderen Fachbereichen der JLU.
• Zu den Aufgaben gehören die Mitwirkung im Gießener Graduiertenzentrum Sozial-, Wirtschafts- und Rechtswissenschaften (GGS), der Ausbau internationaler Kooperationen, die Mitwirkung an internationalen Forschungsprojekten und die Integration internationaler Perspektiven in die Lehre.
• Gender- und Diversitätsaspekte sind in Forschung und Lehre zu integrieren.

Technologies:

• AI
• Machine Learning