An der Fakultät Maschinenbau, Campus Wolfenbüttel, ist zum nächstmöglichen Termin folgende W2-Professur zu besetzen, welche im Rahmen des niedersächsischen Programms zur Förderung der Digitalisierungsprofessuren mit zusätzlichen Finanzmitteln ausgestattet ist:

Professur

Maschinelles Lernen im Maschinenbau

Gesucht wird eine Persönlichkeit, die sich darauf freut, Fachkompetenz und berufliche Erfahrung in die Ausbildung von Studierenden einzubringen. Die*der Stelleninhaber*in soll die Professur in Lehre und angewandter Forschung vertreten. Im Rahmen der Professur sollen insbesondere Lehrveranstaltungen aus dem Studienprogramm „Digital Technologies“ (Bachelor und Master), das zusammen mit der Fakultät Informatik sowie der TU Clausthal angeboten wird, vertreten werden. Dazu gehört z. B. das Modul „Methoden der künstlichen Intelligenz“. Das neue Studienprogramm enthält zahlreiche interdisziplinäre Anwendungsprojekte der Studierenden, deren Betreuung ebenfalls von dieser Professur geleistet werden soll. Die Bereitschaft zur Übernahme von Lehrveranstaltungen, die in fachlicher Nähe zu diesem Lehrgebiet stehen bzw. die zum Grundlagenbereich der Bachelorstudiengänge der Fakultät Maschinenbau gehören, ist eine unabdingbare Voraussetzung für die*den zukünftige*n Stelleninhaber*in. Als forschungsstarke Hochschule unterstützen wir Sie bei Ihrem Engagement in der anwendungsorientierten Forschung. Des Weiteren wird die Bereitschaft zur aktiven Mitarbeit im „Center for Digital Technologies (DIGIT)“ und der Selbstverwaltung der Hochschule erwartet. Stellenbezogene Voraussetzungen sind ein abgeschlossenes Hochschulstudium (vorzugsweise des Maschinenbaus, der Elektrotechnik oder eines zum Schwerpunkt der Professur passenden speziellen ingenieurwissenschaftlichen Studiengangs wie z. B. Automatisierungstechnik oder Mechatronik), pädagogisch-didaktische Vorerfahrungen, die besondere Befähigung zu vertiefter selbstständiger wissenschaftlicher Arbeit (idealerweise durch eine überdurchschnittliche Promotion nachzuweisen) sowie fachbezogene und anwendungsorientierte Berufserfahrungen im zu übernehmenden Lehrgebiet. Einschlägige Berufserfahrungen resultieren aus verantwortlichen Tätigkeiten im Rahmen der Anwendung von maschinellen Lernverfahren oder Methoden der künstlichen Intelligenz für die industrielle Praxis, welche z. B. im Rahmen einer Beschäftigung in oder für Unternehmen mit Schwerpunkt Maschinen- / Anlagenbau oder Fahrzeugtechnik erworben wurden. Besonders wünschenswert sind Berufserfahrungen im Machine Learning / Applied Deep Learning in den nachfolgenden Bereichen: Autonomes Fahren, Assistenzsysteme in der Fahrzeugtechnik, Predictive Quality in Produktionsprozessen, Predictive Maintenance für Maschinen und Anlagen und / oder AI based System Modelling. Die einschlägigen Berufserfahrungen können idealerweise durch wissenschaftliche Veröffentlichungen und / oder Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Bereich Maschinelles Lernen während der letzten fünf Jahre belegt werden. Zwingend erforderlich für die*den Stelleninhaber*in sind vertiefte Anwenderkenntnisse in der Programmierung von KI-Anwendungen mit Python oder Matlab, die z. B. im Rahmen von Software-Entwicklungsprojekten nachgewiesen werden können. Wünschenswert sind Erfahrungen in der Durchführung von Lehrveranstaltungen mit Studierenden. Fachliche Fragen zur Position beantwortet Ihnen gerne Herr Prof. Dr.-Ing. Martin Strube (m.strube@ostfalia.de). Die Einstellungsvoraussetzungen ergeben sich aus § 25 des Niedersächsischen Hochschulgesetzes (NHG) und sind einem Merkblatt zu entnehmen, das unter https://www.ostfalia.de/cms/de/d2/stellenausschreibung/professuren/ eingesehen werden kann. Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (siehe Merkblatt Einstellungsvoraussetzungen) bitten wir bis zum 03.12.2020 per Post (Datum des Posteingangsstempels) an die Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften (Hochschule Braunschweig/Wolfenbüttel), Salzdahlumer Str. 46 / 48, 38302 Wolfenbüttel oder in elektronischer Form per E-Mail (bitte nur in einer PDF-Datei bis 5MB) an die Berufungsbeauftragten der Hochschule (berufungsbeauftragte@ostfalia.de) zu richten.