zu besetzen.
Zu den primären Aufgaben der Stelleninhaberin oder des Stelleninhabers (m/w/d) gehören die Forschung und Lehre im Bereich der mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens. Gesucht wird eine Persönlichkeit mit fundierter Expertise in diesem Gebiet, insbesondere in den mathematischen Aspekten eines oder mehrerer der folgenden Teilbereiche: Theorie neuronaler Netze, Optimierung in maschinellem Lernen und Data Science, Signal- und Bildverarbeitung, hochdimensionale Wahrscheinlichkeitstheorie mit Bezügen zu maschinellem Lernen und Data Science, maschinelles Lernen für inverse Probleme, ange-wandte harmonische Analysis. Drittmitteleinwerbungen und Beteiligung an Verbundprojekten der
Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) werden begrüßt.
Einstellungsvoraussetzungen sind ein abgeschlossenes Hochschulstudium, pädagogische Eignung und die besondere Befähigung zur wissenschaftlichen Arbeit, die in der Regel durch die herausragende Qualität einer Promotion nachgewiesen wird.
Zwischen der Promotion und dem Ende der Ausschreibungsfrist sollen nicht mehr als vier Jahre vergangen sein. Dieser Zeitraum verlängert sich bei Betreuung eines Kindes oder mehrerer Kinder unter 18 Jahren und bei Pflege eines oder mehrerer pflegebedürftiger Angehöriger um bis zu zwei Jahre je Kind oder Pflegefall.
Die Berufung erfolgt bei Vorliegen der beamtenrechtlichen Voraussetzungen in einem Beamtenverhältnis auf Zeit für die Dauer von drei Jahren. Bei positiver Evaluation der fachlichen, pädagogischen und persönlichen Eignung ist eine Verlängerung um weitere drei Jahre möglich. Eine Überführung auf eine Dauerstelle (tenure track) ist nicht möglich.
Die LMU strebt eine Erhöhung des Anteils der Frauen in Forschung und Lehre an und bittet deshalb Wissenschaftlerinnen 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) bitte nur in elektronischer Form in einer zusammenhängenden PDF-Datei, nicht größer als 10 MB,
an den
Dekan der Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München, über den folgenden Link
https://www.efv.verwaltung.uni-muenchen.de/md9 bis zum
26. Juni 2024 zu übermitteln.