Wissenschaftliche Mitarbeiterin/Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Healthcare Analytics

Einrichtung
Fakultät für Betriebswirtschaft - KI-Methoden in Unternehmen
Besetzungsdatum
frei wählbar, ab Februar 2021
Ende der Bewerbungsfrist
31.07.2021
Entgeltgruppe
TV-L E 13, 100%
Befristung
zunächst für zwei Jahre mit der Option auf Verlängerung

Unsere Forschung wird von dem starken Wunsch angetrieben, die großen Herausforderungen unserer Gesellschaft zu meistern: KI in das Gesundheitswesen zu bringen, COVID-19 Fake News mit KI-Tools einzudämmen, die Coronavirus-Epidemie mit datengetriebenen Erkenntnissen zu bekämpfen, Marketing mit KI zu automatisieren und neue Tools für „AI for Good“ zu entwickeln. Zu diesem Zweck nutzen wir die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und der statistischen Modellierung, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Anders als bei einer Promotion in reiner Informatik oder Mathematik ist unsere Arbeit eher anwendungsbezogen, da wir fortschrittliche Analytik auf die spezifischen Anforderungen der Anwendung zuschneiden.

Unsere Gruppe ist unter der Leitung von Professor Stefan Feuerriegel derzeit an der ETH Zürich angesiedelt. Im Sommer 2021 beginnen wir die Arbeit an unserem Standort München. Unsere aktuellen Erfolgsgeschichten finden Sie auf der Website der ETH.

Anforderungen

Idealerweise hat die Kandidatin bzw. der Kandidat einen Master-Abschluss in Mathematik, Angewandter Mathematik, Statistik, Informatik oder Wirtschaftsinformatik (oder einem verwandten Gebiet). Fließende Englischkenntnisse sind sehr empfehlenswert. Thematisch ist unsere Forschungseinrichtung stets offen für eigene Vorschläge und weitere Anregungen. Die Arbeit ist fast ausschließlich forschungsorientiert mit begrenzter Lehrverpflichtung. Wir ermutigen Frauen, sich zu bewerben.

Ein mögliche Kandidatin oder ein Kandidat interessiert sich für eines (oder mehrere) der folgenden Themen:

  • Maschinelles Lernen / Deep Learning / Künstliche Intelligenz
  • Probabilistisches maschinelles Lernen (Versteckte Markov-Modelle, Hawkes-Prozesse)
  • Bayes'sches Lernen (MCMC, Gaußsche Prozesse, Variationsinferenzen)
  • Kausales maschinelles Lernen
  • Policy Learning
  • Statistik (Bayes)

Unsere Forschungsgruppe ist stets offen für eigene Vorschläge und weitere Anregungen.

Unser Angebot

Ihr Büro befindet sich im Herzen von München – der wohl attraktivsten Stadt Europas. Sie arbeiten mit einem hoch motivierten Forschungsteam in einer sehr dynamischen Atmosphäre. Während dieser Zeit wird auch die Teilnahme an Konferenzen und freiwilligen Austauschprogrammen unterstützt. Ehemalige Absolventinnen und Absolventen haben Top-Positionen sowohl in der Industrie als auch in der Wissenschaft (z. B. University of Oxford) erhalten. Wir arbeiten zusammen mit einem internationalen Netzwerk von Forscherinnen und Forschern, um Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.

Die Kandidatinnen und Kandidaten werden auch Erfahrung in der Lehre von Undergraduate- und Graduate-Kursen und Seminaren sammeln und Studierende bei ihren Abschlussarbeiten unterstützen.

Auch in Teilzeit möglich.

Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation bevorzugt.

Eine Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.

Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation bevorzugt.

Kontakt

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung. Wir haben ein niedrigschwelliges Bewerbungsverfahren (nur Lebenslauf und Transkript), um den Aufwand auf beiden Seiten zu minimieren. Anschreiben oder Praktikumsberichte sind nicht erforderlich. Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen akzeptieren, die per E-Mail bis zum 31. Juli 2021 eingereicht werden.

E-Mail: ai@bwl.lmu.de

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An der LMU arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf höchstem Niveau an den Zukunftsfragen um Mensch, Gesellschaft, Kultur, Umwelt und Technologie — unterstützt durch kompetente Beschäftigte in Verwaltung, IT und Technik.

Die LMU verfügt über eine hervorragende Forschungsinfrastruktur und ein großes internationales Netzwerk. Sie bietet attraktive Entwicklungsmöglichkeiten für die wissenschaftliche Karriere. Und nicht zuletzt unterstützt sie ihre Mitglieder mit vielen Maßnahmen und Programmen dabei, sich persönlich weiterzuentwickeln, ihre Talente zu entfalten und ihr Arbeitsumfeld an der Universität mitzugestalten.

Im Rahmen Ihrer Bewerbung auf eine Stelle an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten und die Datenschutzerklärung der LMU für den Internetauftritt. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise und die Datenschutzerklärung zur Kenntnis genommen haben und mit der Datenverarbeitung im Rahmen des Auswahlverfahrens einverstanden sind.

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