Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in Fachrichtung Informatik

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Job description

BEWERBEN SIE SICH JETZT!

Kennziffer 1412/1431

Als einzige staatliche Fernuniversität im deutschen Sprachraum sind wir seit mehr als 40 Jahren erfahren im lebensbegleitenden und lebenslangen Lernen. Dabei eröffnen wir unseren Studierenden flexible Studienmöglichkeiten auf Basis eines Blended-Learning-Studienmodells.

An unseren fünf Fakultäten entwickeln wir mit fachbezogener und fachübergreifender Forschung zukunftsweisende Lösungen.

Im Lehrgebiet Bildungstheorie und Medienpädagogik der Fakultät für Kultur- und Sozialwissenschaften ist das Projekt IMPACT angesiedelt. Dieses befasst sich mit der Implementierung von KI & Trusted Learning Analytics-Anwendungen an der FernUniversität in Hagen.

Wenn Sie, vorbehaltlich der Projektbewilligung, ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt diese Aufgaben mitgestalten möchten, dann bewerben Sie sich auf die Stelle als

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in
Fachrichtung Informatik

befristet in Vollzeit
Entgeltgruppe 14 TV-L

Befristung:
Wir bieten Ihnen eine Stelle zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung, mit einer Vertragslaufzeit längstens bis zum 30. November 2025. Die jeweilige Vertragslaufzeit orientiert sich dabei an Ihren persönlichen Voraussetzungen und Ihrem Qualifizierungsziel.

Ihre Aufgaben innerhalb des Projekts:

• Implementierung von verschiedenen Open-Source-Anwendungen der Learning Analytics und Künstlicher Intelligenz auf unterschiedlichen institutionellen Ebenen der Hochschule innerhalb einer serviceorientierten IT-Gesamtanwendungslandschaft
• Entwicklung und Anwendung statistischer, KI-gestützter Verfahren und von Prozessen zur Analyse großer Datenmengen
• Recherche vorhandener Datenstrukturen und Identifikation geeigneter Synthesemodelle
• Datenakquise unter Berücksichtigung hochschulischer, datenschutzrechtlicher und ethischer Vorgaben
• Datenanalyse mit Modellkonzeption und -anwendung
• Mitwirkung bei der Koordination verschiedener Akteure zur Umsetzung neuer Ansätze im Bereich „Learning Analytics & KI"
• Schnittstellenkonfiguration und Anwendung von Methoden zur Anonymisierung / Pseudonymisierung und Sicherstellung des Datenschutzes
• Implementierung, deren Dokumentation und transparente Darstellung gegenüber Nutzenden auf der Grundlage eines Trusted Learning Analytics Frameworks

Ihr Profil:

• Sie verfügen über ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium auf Masterniveau in Informatik, Data Science, Ingenieurswesen oder in einem verwandten Feld.
• Sie beherrschen mindestens eine Programmiersprache (z. B. Python, C++, Java etc.).
• Sie haben sehr gute Kenntnisse in Mathematik, Statistik oder maschinellem Lernen mit entsprechendem Framework (z. B. PyTorch).
• Die Standards SOAP und REST sind Ihnen bekannt.
• Sie verfügen über gute Deutschkenntnisse sowie Kommunikationsstärke und Serviceorientierung.
• Sie interessieren sich zudem für Datenethik und den vertrauenswürdigen Einsatz von Lerntechnologien an Hochschulen und bringen idealer Weise Erfahrungen aus diesem Bereich mit.

Unser Angebot:

Sie erwartet eine interessante und eigenverantwortliche Tätigkeit mit einer tarifgerechten Bezahlung sowie einer betrieblichen Altersversorgung. Ihre Qualifikation und berufliche Erfahrung werden selbstverständlich berücksichtigt. Außerdem bieten wir einen vielfältigen Aufgabenbereich und eine sehr gut ausgestattete technische Infrastruktur. Die Möglichkeit der Fort- und Weiterbildung, Angebote zur guten Vereinbarkeit von Familie und Beruf, wie z. B. die Möglichkeit der Teilzeitbeschäftigung sowie ein weitreichendes Angebot im Bereich des Gesundheitsmanagements runden unser Angebot ab.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung bis zum 05.12.2021 über unser Online-Formular.

Auskunft erteilt:
Frau Univ.-Prof. Claudia de Witt
E-Mail:

Chancengleichheit ist Bestandteil unserer Personalpolitik:

Wir haben uns das Ziel gesetzt, den Anteil an Frauen in Forschung und Lehre deutlich zu erhöhen, und fordern daher besonders qualifizierte Wissenschaftlerinnen zur Bewerbung auf. Diese werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.

Wir setzen uns für die Beschäftigung schwerbehinderter Menschen ein. Daher sind die Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter und gleichgestellter Bewerberinnen und Bewerber willkommen.

FernUniversität in Hagen
Dezernat 3.3
Personalentwicklung
Universitätsstraße 47
58097 Hagen

Zum Bewerbungsformular

FernUniversität in Hagen
Dezernat 3.3
Personalentwicklung
Universitätsstraße 47
58097 Hagen