Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Optimierung, insbes. Mehrzieloptimierung für Multimodale Problemstellungen
Universität Münster
Germany

42.500 Studierende, 8.000 Beschäftigte in Lehre, Forschung und Verwaltung, die gemeinsam Zukunftsperspektiven gestalten – das ist die Universität Münster. Eingebettet in die Atmosphäre der Stadt Münster mit ihrer hohen Lebensqualität zieht sie mit ihrem vielfältigen Forschungsprofil und attraktiven Lehrangeboten Studierende und Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus dem In- und Ausland an.

Das Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Münster mit dem Forschungsnetzwerk ERCIS – European Research Center for Information Systems – ist ein internationaler Verbund von Wissenschaftler*innen, die mit viel Engagement im Bereich der Anwendungssystem- und Organizationsgestaltung forschen. Die Forschungsgruppe Computational Social Science and Systems Analysis (Prof. Dr.-Ing. Christian Grimme) ist darin ein international ausgewiesenes Team, das technische Systeme und moderne Technologien analysiert sowie zum gesellschaftlichen Nutzen gestaltet und optimiert. Sie arbeiten in spannenden Forschungsprojekten auf der Schnittstelle zu vielen anderen Wissenschaftsdisziplinen (Mathematik, Informatik, Sozialwissenschaft, Kommunikationswissenschaft, Rechtswissenschaft, Journalismus) und mit der Praxis im Kontext der Analyse und des Einsatzes moderner KI-Technologien. Die datenbasierten, experimentellen und technisch-methodischen Arbeiten der Forschungsgruppe werden regelmäßig auf Konferenzen und in Fachzeitschriften publiziert. Die Forschung des Teams und der internationale Austausch mit Wissenschaftler*innen auf der ganzen Welt wird zudem regelmäßig durch starke Drittmittelprojekte der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) und des Deutschen Akademischen Austauschdienstes (DAAD) unterstützt.

Im Institut für Wirtschaftsinformatik, Forschungsgruppe Computational Social Science and Systems Analysis (Prof. Dr.-Ing. Christian Grimme) der Universität Münster ist ab dem 01/09/2025 eine Stelle als

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in im Gebiet Optimierung, insbes. Mehrzieloptimierung für Multimodale Problemstellungen (PostDoc, E 13 TV-L)

zu besetzen. Angeboten wird eine für 3 Jahre befristete Vollzeitstelle. Eine Verlängerung im Rahmen der rechtlichen Vorgaben ist möglich. Die Lehrverpflichtung beträgt bei Vollzeit 4 SWS.

Your application:

  • Methodenentwicklung (Optimierung, Visualisierung, Transfer) im Bereich der multimodalen Mehrzieloptimierung und deren Evaluation. Dies geschieht im Kontext von Anwendungsgebieten derclasssischen Optimierung bis hin zu Anwendungen im maschinellen Lernen.
  • Inhaltliche Gestaltung und eigenständige Leitung von Forschungsprojekten mit hoher Sichtbarkeit in Wissenschaft und Praxis.
  • Koordination und Erstellung von Publikationen für internationale Konferenzen und führende Fachzeitschriften.
  • Zusammenarbeit mit unseren engagierten Studierenden sowie Unterstützung unserer Lehrprogramme.
  • Mit der Stelle ist die Durchführung eines Habilitationsvorhabens verbunden

Our Expectations:

  • Wissenschaftlicher Hochschulabschluss im Bereich der Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik, Informatik oder vergleichbarer Ausrichtungen.
  • Promotion (oder zeitnah abgeschlossenes Promotionsverfahren) in einem technischen Fachgebiet mit Bezug zur Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Logistik.
  • Erfahrung in der (wissenschaftlich fundierten) Entwicklung, Anwendung und/oder Aus-/Bewertung von (heuristischen) Optimierungsverfahren. Von besonderem Interesse sind einschlägige Kenntnisse in der Mehrzieloptimierung, der evolutionären Optimierung, Algorithmenselektion und/oder der Problemanalyse.
  • Hohe Motivation zur Erreichung ambitionierter Ziele in einem leistungsstarken Team.
  • Gute Kenntnisse und Erfahrungen im wissenschaftlichen Arbeiten und hohes Interesse an der Vertiefung ausgewählter Forschungsmethoden sowie der Erschließung neuer Themengebiete.
  • Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Organizationsfähigkeit sowie eine eigenständige undproduktive Arbeitsweise

My name is:

  • Hoch attraktive Entwicklungsmöglichkeiten in einem leistungsstarken und freundschaftlich arbeitenden Team.
  • Hervorragende wissenschaftliche Weiterentwicklung / Qualifikation auf dem Weg zur Habilitation oder Professur.
  • Inspirierende wissenschaftliche Zusammenarbeit in sehr interdisziplinären Forscher*innen-Teams
  • Aufbau eines internationalen Netzwerks, ua auch durch die Einbettung in das Europäischen Forschungszentrum ERCIS und in internationalen Austausch.
  • Sicheres und wirtschaftlich attraktives Anstellungsverhältnis im öffentlichen Dienst

Die Universität Münster setzt sich für Chancengerechtigkeit und Vielfalt ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen. Eine Stellenbesetzung in Teilzeit ist grundsätzlich möglich.

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung, und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.

Bei Fragen zur inhaltlichen Ausgestaltung der Stelle kontaktieren Sie gerne Prof. Dr.-Ing. Christian Grimme ( christian.grimme@uni-muenster.de ). Bei Fragen zu Formalia wenden Sie sich bitte an Dr. Michael Räckers ( michael.raeckers@uni-muenster.de ).

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung (Motivationsschreiben und Lebenslauf) bis zum 15/04/2025 an die

 

University of Munster

Institut für Wirtschaftsinformatik

Computational Social Science & Systems Analysis

Prof. Dr.-Ing. Christian Grimme

Leonardo Campus 3

48149 Munster

 

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung ausschließlich als eine pdf-Datei an christian.grimme@uni-muenster.de . Bitte beachten Sie, dass wir andere Dateiformate nicht berücksichtigen können.

Ausschreibungskennziffer bei Rückfragen: 2025_03_04


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