wissenschaftliche*r Beschäftigte*r Fakultät Statistik (unbefristet)

Die Technische Universität Dortmund ist eine dynamische forschungsorientierte Universität mit 17 Fakultäten in den Natur- und Ingenieurwissenschaften sowie Gesellschafts- und Kulturwissenschaften. Auf unserem internationalen Campus leisten rund 6 700 Beschäftigte täglich einen Beitrag, um drängende Fragen der Gegenwart und der Zukunft zu lösen. Offenheit und Vielfalt prägen nicht nur das Miteinander in Forschung und Lehre, sondern auch in Technik und Verwaltung.

Diese Stelle ist in der Fakultät Statistik zum nächstmöglichen Zeitpunkt unbefristet zu besetzen. Die*der Stelleninhaber*in ist Mitglied eines Lehrstuhls oder Fachgebiets der Fakultät; die Zuordnung erfolgt nach fachlichem Profil. Die Tätigkeit wird nach Entgeltgruppe 14 TV-L vergütet. Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Eine Beschäftigung in bzw. Reduzierung auf Teilzeit ist grundsätzlich möglich.

Deine Aufgaben

• Selbstständige Weiterentwicklung eines Forschungsschwerpunktes im kompetitiven Bereich des hochvolumigen und hochdimensionalen statistischen/maschinellen Lernens mit interdisziplinären Methoden der mathematischen Statistik und der theoretischen Informatik
• Einwerbung von kompetitiven Drittmitteln, sowohl eigenständig als auch im interdisziplinären Verbund im Bereich Data Science
• Nationale und internationale Kooperationen in diesen Bereichen
• Organisation und Abhaltung von Lehrveranstaltungen in deutscher und englischer Sprache im Bachelor- und Masterstudium mit einem Umfang von i. d. R. 8 SWS
• Einbringen in Aufgaben der Lehre und Selbstverwaltung, insbesondere die Geschäftsführung des Forschungszentrums TU Dortmund – Center for Data Science & Simulation (DoDaS)

Das bringst du mit

• Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Statistik, Mathematik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
• Promotion in einem für die ausgeschriebene Stelle relevanten Gebiet
• Vertiefte Kenntnisse auf dem Gebiet des hochvolumigen und hochdimensionalen statistischen und maschinellen Lernens, insbesondere mit Methoden des importance Subsampling und der Datenkompression mittels zufälliger linearer Abbildungen
• Erfahrungen in der erfolgreichen Einwerbung von kompetitiven Drittmitteln (DFG, MKW.NRW, etc.) und der Durchführung von Drittmittelprojekten
• Dokumentation der eigenen Forschungsleistung durch einschlägige Publikationen in peer-reviewten, internationalen, wissenschaftlichen Journals oder in hochkompetitiven Konferenzpublikationen
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Erfahrung in der Geschäftsführung eines interdisziplinären Forschungszentrums
• Vertieftes Knowhow moderner statistischer und datenwissenschaftlicher Verfahren
• Ausgeprägte intrinsische Motivation und persönliche Initiative sowie die Fähigkeit zur teamorientierten wissenschaftlichen Arbeit
• Begeisterungsfähigkeit für neue Forschungsideen sowie Freude an der Arbeit in international zusammengesetzten Teams
• Erfahrung in interdisziplinären Zusammenarbeiten mit (nicht-) naturwissenschaftlichen Partner*innen im Kontext des Forschungsschwerpunktes statistisches/maschinelles Lernen und dessen Anwendungen in interdisziplinären Forschungsbereichen

Das bieten wir dir

• Eine abwechslungsreiche Position, im Rahmen derer du deine Zukunft gestalten und deine Ideen einbringen kannst: Als öffentliche Arbeitgeberin im Bereich Bildung bietet die TU Dortmund zukunftssichere Arbeitsplätze
• Ein agiles und dynamisches Forschungsumfeld, das unterschiedliche Forschungsbereiche verbindet
• Ein großes wissenschaftliches Netzwerk, in das wir dich einbinden werden
• Internationale Kooperationsmöglichkeiten sowie die Zusammenarbeit in agilen Forschungsteams

Wir haben noch viel mehr zu bieten! – Entdecke weitere Benefits der TU Dortmund.

Chancengleichheit und Vielfalt

Wir fördern Vielfalt und Chancengleichheit. Überzeuge uns mit deiner Persönlichkeit und deinen Fachkenntnissen.

Bewerbungen von Frauen werden entsprechend der gesetzlichen Regelungen bevorzugt behandelt.

Es wird darauf hingewiesen, dass die Bewerbung geeigneter Schwerbehinderter erwünscht ist.