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Professor (m/w/d) (Open Rank: W3 oder W2 mit Tenure-Track zu W3) für Software Engineering and Artificial Intelligence
Professor (m/w/d) (Open Rank: W3 oder W2 mit Tenure-Track zu W3) für Software Engineering and Artificial IntelligenceTechnische Universität Nürnberg • Nürnberg, Deutschland
Professor (m / w / d) (Open Rank : W3 oder W2 mit Tenure-Track zu W3) für Software Engineering and Artificial Intelligence

Professor (m / w / d) (Open Rank : W3 oder W2 mit Tenure-Track zu W3) für Software Engineering and Artificial Intelligence

Technische Universität Nürnberg • Nürnberg, Deutschland
Vor 22 Tagen
Stellenbeschreibung

Die Technische Universität Nürnberg besetzt zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als

Professor (m / w / d) (Open Rank : W3 oder W2 mit Tenure-Track zu W3) für Software Engineering and Artificial Intelligence

im Department Computer Science and Artificial Intelligence.

Ihre Aufgaben :

Sie vertreten das Fach Software Engineering and Artificial Intelligence in Forschung und Lehre. Sie spielen eine wichtige Rolle beim Aufbau des Departments CSAI, u.a. durch Ihre Mitwirkung an der Studiengangplanung. Sie kooperieren mit exzellenten internationalen Forschenden im Bereich der Computerwissenschaften und Künstlichen Intelligenz. Darüber hinaus beteiligen Sie sich an (interdisziplinären) Drittmittelanträgen und betreuen Abschluss- und Promotionsarbeiten.

Ihr Profil :

Diese Position ist sowohl geeignet für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in frühen wissenschaftlichen Karrierephasen, die großes wissenschaftliches Entwicklungspotential aufweisen, als auch für etablierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit bereits ausgewiesener wissenschaftlicher Exzellenz.

Sie haben eine für das jeweilige Karrierelevel exzellente wissenschaftliche Qualifikation für den Bereich Softwaretechnik, Programmiersprachen oder Systementwicklung jeweils in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz, beispielsweise aber nicht ausschließlich mit einer Expertise in folgenden Themengebieten :

KI in der Softwaretechnik

Automatisierte Programmgenerierung und -optimierung

Verifikation, Testen und Sicherheit von Softwaresystemen

Erklärbarkeit von KI und Softwaretechnik

Software für verteilte, hochparallele KI-Systeme

Intelligente Entwicklungsumgebungen

Für eine W2 Tenure-Track Position verfügen Sie über fachliche Exzellenz, welche Sie beispielsweise durch einschlägige Publikationen und erste Drittmittelerfahrung nachweisen können. Es ist von Vorteil, wenn Sie in Ihrer Bewerbung (beispielsweise im Research Statement) und im Auswahlverfahren das Potenzial zu interdisziplinärer Forschung (z.B. zur KI-Forschung) demonstrieren. Sie haben erste Erfahrungen in der Lehre und in der Betreuung von Abschlussarbeiten oder Promotionen. Es ist von Vorteil, wenn Ihre Forschung Anwendungspotenzial aufweist. Als Kandidatin oder Kandidat für eine W3-Position können Sie substanzielle Erfolge nachweisen, die ihre fachliche Exzellenz sowie pädagogische und persönliche Eignung untermauern : Sie sind international ausgewiesen als Vertreter ihres Fachgebiets. Nachgewiesene Erfolge in der interdisziplinären Forschung (z.B. zur KI-Forschung) sind von Vorteil. Sie haben signifikante Erfolge bei der Einwerbung von Drittmitteln. Sie können ihre Fähigkeit zum Management von Forschungsgruppen demonstrieren und verfügen über substanzielle Lehr- und Betreuungserfahrung (beispielsweise durch abgeschlossene Promotionsbetreuungen). Sie können die Anwendungsorientierung Ihrer Forschung durch erfolgreichen Technologietransfer nachweisen.

Für beide Karrierelevel suchen wir eine Persönlichkeit die Offenheit demonstriert für die innovativen Departmentstrukturen an der UTN. Eine Sensibilität und Offenheit für Diversitätsaspekte sowie die Gleichstellung von Frauen in der Wissenschaft wird erwartet. Ein international geprägter akademischer Werdegang ist von Vorteil. Wir suchen Teamplayer, die bereit sind, sich auf etwas Neues einzulassen und sich in der Aufbauphase der UTN aktiv einzubringen.

Wir erwarten von Ihnen Engagement in allen englischsprachigen Studienangeboten, an denen das Department aktuell und zukünftig beteiligt ist. Ebenso erwarten wir Ihre Mitwirkung bei der Entwicklung der Studiengänge, Engagement bei der Realisierung innovativer, digitaler Lehr- und Lernkonzepte sowie die Bereitschaft zur Kooperation innerhalb des Departments und über dessen Grenzen hinweg. Lehrerfahrungen in interdisziplinären Kontexten sind von Vorteil.

Es gelten die gesetzlichen Einstellungskriterien gemäß Artikel 57 Absatz 1 und Artikel 60 Absatz 3 BayHIG. Die Ausschreibung richtet sich dementsprechend an Personen mit abgeschlossenem Hochschulstudium und pädagogischer Eignung, die ihre besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit in der Regel durch eine Promotion nachgewiesen haben und darüber hinaus zusätzliche wissenschaftliche Leistungen vorweisen können.

Unser Angebot :

Die Technische Universität Nürnberg will die Universität auf allen Ebenen neu denken. Wir bieten ein motiviertes und fachlich exzellentes, internationales Team, in dem Sie sich mit Ihren Ideen und Kompetenzen einbringen und in dem Sie neue, interdisziplinäre Formen der Forschungszusammenarbeit und des Lehrens beziehungsweise Lernens erproben und mitgestalten können.

Freiräume für Ihr Arbeiten gewährleisten wir durch dienstleistungsorientierte, zentrale Service-Units. Diversität verstehen wir als Gewinn. Die Technische Universität Nürnberg ist ein Ort, der den Menschen unabhängig von Geschlecht, Alter, sexueller Orientierung, Weltanschauung oder Religion, Herkunft oder Behinderung Wissen und gleiche Chancen bietet. Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerber und Bewerberinnen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt. Familienfreundlichkeit verstehen wir als Basis, um Chancengleichheit für Männer und Frauen in der Wissenschaft zu erreichen. Daher bieten wir flexibles Arbeiten und familienfreundliche Zeiten für Veranstaltungen und Sitzungen sowie Dual-Career-Optionen an. Die Technische Universität Nürnberg strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bittet deshalb Wissenschaftlerinnen nachdrücklich, sich zu bewerben.

Sie sind interessiert?

Bitte verweisen Sie in Ihrer Bewerbung auf die Kennziffer PF-2025-08. Bewerben Sie sich bitte bis zum 16.01.2026 mit Ihren aussagefähigen Bewerbungsunterlagen in englischer Sprache :

Motivationsschreiben

CV einschl. Drittmittelprojekte und Auszeichnungen

Publikationsliste

Research Statement

Teaching Statement (mit Bezug zu unserem innovativen UTN Lehr-Lernkonzept)

Abschlusszeugnisse (falls relevant)

Promotionsurkunde

ggf. weitere relevante Urkunden

Drei für Ihr Forschungsprofil aussagekräftige Publikationen

ausschließlich über unser Bewerbungsportal. Richtlinien zur Abfassung des Teaching Statements finden Sie unter folgenden Links :

Im Word-Format : https : / / www.utn.de / files / 2022 / 11 / UTN-Teaching-Statement-DE.docx

Im PDF-Format : https : / / www.utn.de / files / 2022 / 11 / UTN-Teaching-Statement-DE.pdf

Sie haben Fragen?

Ihre Rückfragen nehmen wir gerne per E-Mail an appointments@utn.de entgegen. Fragen zur wissenschaftlichen Ausrichtung der Stelle richten Sie bitte an den Vize-Gründungs-Chair, Herrn Prof. Dr. Andreas Kipf, Andreas.Kipf@utn.de.

Informationen zu unserem Umgang mit Ihren Daten erhalten Sie hier https : / / www.utn.de / datenschutz / .

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Mwd • Nürnberg, Deutschland

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