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Humboldt-Universität zu Berlin

Juniorprofessur für "Angewandte Statistik und Data Science", JP/004/25

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Humboldt-Universität zu Berlin - Logo Logo Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät An der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät ist eine Juniorprofessur für "Angewandte Statistik und Data Science" zum 01.10.2026 zu besetzen. Diese W1-Stelle ist mit einem Tenure Track auf W3 versehen. Spätestens 15 Monate vor Ablauf der Juniorprofessur wird ein Evaluationsverfahren mit dem Ziel eröffnet, festzustellen, ob die Leistungsanforderungen für eine Berufung auf Lebenszeit erfüllt sind. Von Tenure-Track-Professor innen an der HU Berlin werden Leistungen in den Bereichen Forschung, Akademische Lehre, Mitwirkung in der akademischen Selbstverwaltung, Förderung von Promovierenden und Postdoktorand innen und der Erwerb von Personalführungskompetenzen erwartet. Aus dem Rahmenkatalog werden im Laufe des Berufungsverfahrens die konkreten Leistungsanforderungen bestimmt. Die Professur soll die Fakultät in der Lehre und der Forschung im Bereich der Denomination unterstützen. In der Lehre wird die Mitarbeit in den Bachelor-, Master- und Doktorand innen-Programmen der Fakultät sowie im berlinweiten gemeinsamen Masterstudiengang Statistik erwartet. Insbesondere soll die Lehre der Fakultät durch Angebote an der Schnittstelle von Statistik und maschinellem Lernen verstärkt werden. In der Forschung soll die Professur an der Entwicklung und Anwendung von Methoden im Bereich Statistik und Data Science forschen. Erwünscht sind z. B. methodische Forschungsschwerpunkte im Bereich Statistical and Machine Learning, Causal Inference, Statistical Inference for Machine Learning Methods, oder Probabilistic Machine Learning oder angrenzenden Gebieten. Die Forschungsergebnisse sollen in den einschlägigen internationalen Zeitschriften publiziert und bei einschlägigen internationalen Konferenzen vorgetragen werden. Es wird erwartet, dass die Professur mit Mitgliedern der Fakultät im Rahmen von Forschungsprojekten eng zusammenarbeitet. Insbesondere ist eine Zusammenarbeit mit den aktuellen DFG-geförderten Forschungsverbünden, der KI-Forschungsgruppe "Fusing Deep Learning and Statistics towards Understanding Structured Biomedical Data" und den Transregios "Accounting for Transparency" und "Rationality & Competition" ausdrücklich erwünscht. Die Anforderungen für die Berufung gemäß 102c i. V. m. 102a des Berliner Hochschulgesetzes müssen erfüllt werden. Die Humboldt-Universität strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und fordert qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Bewerbungen aus dem Ausland sind erwünscht. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Bewerbungen inklusive eines Lebenslaufs, Motivationsschreibens, Forschungsexposés, Job Market Papers (oder einer anderen wissenschaftlichen Arbeit) sowie zweier Referenzschreiben senden Sie bitte bis zum 08.08.2025 unter Angabe der Kennziffer JP/004/25 an die Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Dekan - Prof. Dr. Daniel Klapper, Unter den Linden 6, 10099 Berlin nur per E-Mail in einer PDF-Datei an: . Für weitere Informationen zur Ausschreibung wenden Sie sich bitte an Professorin Sonja Greven () und Professor Stefan Lessmann (). Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin:

Compétences idéales

  • Machine Learning
  • Data Science
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Expérience professionnelle

  • Data Engineer
  • Machine Learning
  • Data Scientist

Compétences linguistiques

  • German
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