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Mathematik Informatik Professor/in Bayern Hochschule
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Mathematik Informatik Professor/in Bayern Hochschule
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Professur (W2) auf Zeit (6 Jahre/tenure track) für Data Science
- Top Job
W2 Professorship for Machine Learning for Dynamical Systems
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Professur Netzwerktechnologien
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Professoren (m/w/d/) im Bereich Softwareentwicklung
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Universitätsprofessorin/ Universitätsprofessor (m/w/d) der BesGr. W3 für Intelligente und multimodale Energiesysteme
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Professur für das Lehr- und Forschungsgebiet Rechnergestützter Schaltungsentwurf
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W2-Professur - Software Design m/w/d
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W2-Professur - Software-Architektur und Cloud Computing (m/w/d)
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Professor (m/w/d) (W3) für Natural Language Processing
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W2-Professur (m/w/d) für das Lehrgebiet Embedded Systems mit den Schwerpunkten Mikrocomputertechnik und Echtzeitbetriebssysteme
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Professorin / Professor (m/w/d) - BesGr W2 für Informatik / Wirtschaftsinformatik und SAP-Technologien
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W2-Professur für Digital Industries (Tenure-Track auf W3)
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Stiftungsprofessor (m/w/d) für Cybersicherheit und Security-Architekturen in der Fakultät Informatik
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Professor (m/w/d) für Visual Computing in der Fakultät Informatik
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Forschungsprofessor:in (d/m/w) für das Lehrgebiet "Human-Centered Security"
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Professor:in (d/m/w) für das Lehrgebiet "IT-Sicherheitsmanagement"
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W2-Professur für Mathematik
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W2 Professorship for Computer Vision
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W2 Professorship for Reinforcement Learning
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Professur (W2) auf Zeit (6 Jahre/tenure track) für Data Science
An der
Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine
Professur (W2) auf Zeit (6 Jahre/tenure track) für Data Science
zu besetzen.
Die Professur ist am Institut für Statistik angesiedelt.
Gesucht ist eine Persönlichkeit, die im neuen Gebiet „Data Science" in enger Anlehnung an statistische Modellbildung lehrt und forscht. Von besonderem Interesse sind hier Fokussierungen zu maschinellem Lernen, Interpretierbarkeit von Modellen, Fairness, kausaler Inferenz, graphische Modelle, Quantifizierung von Unsicherheit bzw. probabilistischer Modellierung. Eine aktive Beteiligung am Elitestudiengang Data Science wird erwartet. Darüber hinaus wird die Mitarbeit im Munich Center for Machine Learning (MCML) und im Statistischen Beratungslabor (StaBLab) erwartet.
Die Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) wendet sich mit dieser Ausschreibung insbesondere an hochqualifizierte Nachwuchswissenschaftler und Nachwuchswissen-schaftlerinnen (m/w/d), die im Anschluss an ein abgeschlossenes Hochschulstudium sowie eine überdurchschnittliche Promotion oder eine vergleichbare besondere Befähigung durch ihre Leistungen in Forschung und Lehre ein außerordentliches Potenzial für eine weitere Karriere in der Wissenschaft nachgewiesen haben.
Die Berufung erfolgt bei Vorliegen der beamtenrechtlichen Voraussetzungen in einem Beamtenverhältnis auf Zeit für die Dauer von sechs Jahren. Bei positiver Evaluation der fachlichen, pädagogischen und persönlichen Eignung kann das Beamtenverhältnis auf Zeit frühestens nach drei Jahren in ein Beamtenverhältnis auf Lebenszeit umgewandelt werden.
Im Rahmen des LMU Academic Career Program besteht in besonderen Ausnahmefällen und bei herausragenden Leistungen in Forschung und Lehre die Möglichkeit einer späteren Anhebung der Professur von W2 nach W3.
Die LMU strebt eine Erhöhung des Anteils der Frauen in Forschung und Lehre an und bittet deshalb Wissenschaftle-rinnen nachdrücklich, sich zu bewerben.
Schwerbehinderte werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt.
Die LMU bietet Unterstützung für Doppelkarriere-Paare an.
Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse, Urkunden, Schriftenverzeichnis, Vorträge, Lehre und 3-5 Publikationen) sind, bitte ausschließlich in elektronischer Form in einer zusammenhängenden PDF-Datei nicht größer als 10 MB, bis zum 15. Februar 2022 über den folgenden Link https://www.efv.verwaltung.uni-muenchen.de/md6 an den Dekan der Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München zu übermitteln.
Die Professur ist am Institut für Statistik angesiedelt.
Gesucht ist eine Persönlichkeit, die im neuen Gebiet „Data Science" in enger Anlehnung an statistische Modellbildung lehrt und forscht. Von besonderem Interesse sind hier Fokussierungen zu maschinellem Lernen, Interpretierbarkeit von Modellen, Fairness, kausaler Inferenz, graphische Modelle, Quantifizierung von Unsicherheit bzw. probabilistischer Modellierung. Eine aktive Beteiligung am Elitestudiengang Data Science wird erwartet. Darüber hinaus wird die Mitarbeit im Munich Center for Machine Learning (MCML) und im Statistischen Beratungslabor (StaBLab) erwartet.
Die Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) wendet sich mit dieser Ausschreibung insbesondere an hochqualifizierte Nachwuchswissenschaftler und Nachwuchswissen-schaftlerinnen (m/w/d), die im Anschluss an ein abgeschlossenes Hochschulstudium sowie eine überdurchschnittliche Promotion oder eine vergleichbare besondere Befähigung durch ihre Leistungen in Forschung und Lehre ein außerordentliches Potenzial für eine weitere Karriere in der Wissenschaft nachgewiesen haben.
Die Berufung erfolgt bei Vorliegen der beamtenrechtlichen Voraussetzungen in einem Beamtenverhältnis auf Zeit für die Dauer von sechs Jahren. Bei positiver Evaluation der fachlichen, pädagogischen und persönlichen Eignung kann das Beamtenverhältnis auf Zeit frühestens nach drei Jahren in ein Beamtenverhältnis auf Lebenszeit umgewandelt werden.
Im Rahmen des LMU Academic Career Program besteht in besonderen Ausnahmefällen und bei herausragenden Leistungen in Forschung und Lehre die Möglichkeit einer späteren Anhebung der Professur von W2 nach W3.
Die LMU strebt eine Erhöhung des Anteils der Frauen in Forschung und Lehre an und bittet deshalb Wissenschaftle-rinnen nachdrücklich, sich zu bewerben.
Schwerbehinderte werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt.
Die LMU bietet Unterstützung für Doppelkarriere-Paare an.
Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse, Urkunden, Schriftenverzeichnis, Vorträge, Lehre und 3-5 Publikationen) sind, bitte ausschließlich in elektronischer Form in einer zusammenhängenden PDF-Datei nicht größer als 10 MB, bis zum 15. Februar 2022 über den folgenden Link https://www.efv.verwaltung.uni-muenchen.de/md6 an den Dekan der Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München zu übermitteln.