Am Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik des Mathematischen Instituts für maschinelles Lernen & Data Science (MIDS) sowie der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät (WFI) ist ab sofort eine Teilzeitstelle (75 %) als
befristet für die Dauer von vier Jahren zu besetzen. Die Möglichkeit zur Promotion im Themenbereich Business Analytics, Machine Learning, Data Science ist gegeben und wird ausdrücklich gewünscht. Der Dienstort ist Ingolstadt. Die Bezahlung erfolgt im Rahmen des privatrechtlichen Arbeitsverhältnisses bei gegebenen tariflichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 TV-L und ist gegebenenfalls nach zwei Jahren auf eine 100 %-Stelle erweiterbar.
Der Lehrstuhl beschäftigt sich in Forschung und Lehre mit der Gestaltung moderner Informationssysteme, insbesondere mit Entscheidungsunterstützungssystemen und analytischen Prozessen für datenbasierte Planungs-, Optimierungs- und Koordinationsprozesse sowie mit digitalen Geschäftsmodellen und -systemen. Unser Anspruch ist es, hierzu methodische sowie praxisrelevante Beiträge zu erzielen. Informationen zur aktuellen Forschung und Lehre am Lehrstuhl finden Sie unter www.ku.de/wfi/wi.
Wir bieten Ihnen eine frische Arbeitsatmosphäre mit viel Gestaltungsspielraum, Start-Up-Mentalität, viel Engagement in der Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses sowie ein starkes Partnernetzwerk. Zudem haben Sie die Möglichkeit die breit gefächerten internen und externen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie Fürsorge- und Sozialleistungen des öffentlichen Dienstes in Anspruch zu nehmen.
Sie verfügen über ein überdurchschnittlich abgeschlossenes (oder sich im Abschluss befindendes) Masterstudium z. B. der Wirtschaftswissenschaften mit quantitativer Vertiefung, der Informatik, der Statistik oder der Data Science, der (Wirtschafts-)Mathematik, der (Wirtschafts-)Informatik, des Wirtschaftsingenieurwesens oder verwandter Studiengänge.
Weiter bringen Sie großes Interesse an den genannten Themenschwerpunkten insbesondere im Schnittstellenbereich Management und Data Science/Analytics mit. Zudem erwarten wir, dass Sie die Themen in der Lehre engagiert vermitteln und bestrebt sind, Ihre Ergebnisse auch exzellent zu publizieren. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt.