Wiss. Mitarbeit (m/w/d) am Institut für Informatik im Fachbereich 4: Informatik (1,0 EG 13 TV-L)

Die Universität Koblenz ist die jüngste Universität Deutschlands – und hat gleichzeitig eine lange akademische Tradition. Fächer- und einrichtungsübergreifende Zusammenarbeit sowie kurze Wege auf dem Campus prägen den Universitätsalltag. Als die interdisziplinäre Universität im Norden von Rheinland-Pfalz mit über 9.400 Studierenden leben wir Wissen-Transformation-Innovation in unseren Profilbereichen „Bildung“, „Informatik“, „Kultur und Vermittlung“ sowie „Material und Umwelt“. Wir stehen für eine zukunftsweisende Lehrkräftebildung für alle Schulformen und gestalten den Transfer in die Gesellschaft und die regionale Wirtschaft. Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten Sie die weitere Entwicklung mit!

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet und in Vollzeit (100%)

eine wiss. Mitarbeiterin/einen wiss. Mitarbeiter (m/w/d)

am Institut für Informatik, im Fachbereich 4: Informatik, AG Praktische Informatik

Die Beschäftigung erfolgt im Umfang von 100 % einer Vollzeitbeschäftigung (derzeit 39,0 Stunden/Woche) und ist für die Dauer von 1,5 Jahren befristet. Die befristete Einstellung erfolgt auf der Grundlage der Regelungen des Gesetzes über befristete Arbeitsverträge in der Wissenschaft (WissZeitVG). Die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation ist gegeben, jedoch nicht Teil der Dienstaufgabe. Die Lehrverpflichtung richtet sich nach der Landesverordnung über die Lehrverpflichtung an den Hochschulen (HLehrVO) und beträgt 8 Semesterwochenstunden. Die Stelle ist grundsätzlich teilbar.

Ihr Aufgabenbereich

Die Stelle ist eingebunden in die Professur und Arbeitsgruppe Praktische Informatik am Institut für Informatik des Fachbereichs 4: Informatik der Universität Koblenz. Neben der Mitwirkung in der Lehre sollen interdisziplinäre wissenschaftliche Arbeit und Forschung mit Schwerpunkt Deep Learning und X-AI in der bildgebenden Analytik mit praktischer Anwendung in den Materialwissenschaften stattfinden:   

• Erforschung und Anwendung von datengetriebenen Methoden (Deep Learning) für die prädiktive Analytik von Messdatenbildern und heterogenen Messdaten aus den Materialwissenschaften (zwei- und dreidimensionale Daten) sowie für die Lifecycleprädiktion von z. B. additiv gefertigten metallurgischen Werkstoffen und die Lösung inverser Probleme in den Materialwissenschaften (Prozessoptimierung und Kreuzkorrelation von Materialeigenschaften)
• Einsatz von generativen und simulativen Verfahren für Datenerweiterungen und methodischer Tests
• Untersuchung der datengetriebenen Modelle mit verschiedenen Verfahren aus dem Bereich Explainable AI.

Das Ziel der Forschung besteht in der Entwicklung neuartiger Verfahren und datengetriebener Werkzeuge, um Erklärbarkeit, sowohl in der Vorwärts- als auch Rückwärtsrichtung (Lösung inverser Probleme wie Prozessparameteroptimierung) und robuste analytische und prädiktive Modelle der Werkstückfertigung zu erlangen.

Wir bieten

• Unterstützung bei Ihrer wissenschaftlichen Qualifikation mit Schwerpunkt Deep Learning und X-AI in der bildgebenden Analytik
• ein spannendes und sehr abwechslungsreiches Aufgabengebiet in einem kollegialen Team mit offenen Kommunikationsstrukturen
• Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-L
• die im öffentlichen Dienst üblichen Sozialleistungen gemäß TV-L (Jahressonderzahlung, Altersvorsorge (VBL))
• Vereinbarkeit von Familie und Beruf, flexible Arbeitszeiten
• vielfältiges Sportprogramm mit gesundheitsfördernden Angeboten umfangreiche Möglichkeiten zur Fort- und Weiterbildung
• Entfaltungsmöglichkeiten und Gestaltungsspielraum in einem dynamischen Umfeld

Die Universität Koblenz begrüßt Bewerbungen aller Altersgruppen, unabhängig von Geschlechtsidentität, Behinderung, ethnischem oder kulturellem Hintergrund, Religion, Weltanschauung oder sexueller Orientierung. Wir streben eine Erhöhung des Frauenanteils an und sind daher an Bewerbungen

von Frauen besonders interessiert. Sie werden bei gleichwertiger Eignung und Befähigung im Falle einer Unterrepräsentanz bevorzugt berücksichtigt.

Schwerbehinderte Menschen werden bei sonst gleicher fachlicher und persönlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Für weitere Auskünfte steht Ihnen

Herr Prof. Dr. Stefan Bosse  gerne zur Verfügung (Mail: sbosse@uni-koblenz.de). Bitte senden Sie Ihre aussagekräftigen Unterlagen bis zum 07.08.2025

unter Angabe der Kennziffer 083/2025 ausschließlich per E-Mail in einer PDF-Datei an bewerbung-k21@uni-koblenz.de. Von der Einsendung von Bewerbungsfotos ist abzusehen. Wir versenden keine Eingangsbestätigungen. Nach Abschluss des Verfahrens werden die Bewerbungsunterlagen datenschutzkonform vernichtet.