Das Institut für Arbeits-, Sozial- und Präventivmedizin der Universitätsmedizin Göttingen mit seinen Standorten Göttingen und Wolfsburg (https://arbeitsmedizin.Es legt einen besonderen Fokus auf gesellschaftliche, industrielle und unternehmerische Transformationsprozesse, Digitalisierung sowie den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) zur Förderung von Prävention und Gesundheit im Arbeitskontext. Das seit Ende 2024 unter neuer Leitung stehende Institut für Arbeits-, Sozial- und Präventivmedizin der UMG gehört zum Bereich der Versorgungsforschung der UMG mit einer Spezialisierung auf KI unterstützte Forschungsansätze. Für die Weiterentwicklung dieses Profils ist eine Universitätsprofessur (w/m/d) KI in der Arbeits-, Sozial- und Präventivmedizin (Bes. Gr. W2) zum nächstmöglichen Zeitpunkt auf Dauer zu besetzen. Das Institut ist eng vernetzt mit weiteren wissenschaftlichen Einrichtungen und Fakultäten der Universität Göttingen sowie mit überregionalen Initiativen wie dem Campus-Institut Data Science (CIDAS), der Sektion Medizinische Datenwissenschaften (MeDaS) und dem Niedersächsischen Zentrum für KI und kausale Methoden in der Medizin (CAIMed). Die Stelleninhaberin oder der Stelleninhaber (m/w/d) soll den Bereich der Künstlichen Intelligenz im Kontext von Arbeits-, Sozial- und Präventivmedizin in Forschung und Lehre maßgeblich vertreten und gemeinsam mit der Institutsleitung weiterentwickeln. Ihre Aufgaben: Aufbau des Forschungsschwerpunktes »KI in der Arbeits-, Sozial- und Präventivmedizin« Einwerben drittmittelgeförderter Forschungsprojekte Engagement in der universitären Lehre und Betreuung von Studierenden. Dies umfasst bestehende Lehraufgaben der Universitätsmedizin Göttingen und der Universität Göttingen sowie der Konzeptualisierung neuen Lehrangebote mit den Schwerpunkt KI. Aufgaben der akademischen Selbstverwaltung Grundlagenforschung in der KI und kausalen Methoden wie die Entwicklung, Untersuchung und Anwendung von Methoden zur kausalen Inferenz und zur Evaluation von Künstlicher Intelligenz (Weiter-) Entwicklung prädiktiver Systeme im Kontext Gesundheit, Visualisierung komplexer Zusammenhänge, Bild- und Videoanalysen sowie Mustererkennungen Entwicklung, Validierung und Implementierung von KI-Algorithmen und -Tools zur Analyse und Vorhersage gesundheitsbezogener Ereignisse, Optimierung von Prozessen sowie zur Entscheidungsunterstützung im Gesundheitswesen Validierung von Modellen zur Sicherstellung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit Auswertung umfangreicher Daten (Big Data) (z.B. von Krankenkassen und Großunternehmen) im Kontext von Gesundheit und Prävention Anforderungen: Profil einschlägiges abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (z.B. Statistik, Informatik, KI, Epidemiologie, Mathematik, Data Science oder einem verwandten Bereich) herausragende Promotion in Statistik, Mathematik, KI oder einem verwandten Fach mit starken quantitativen Komponenten eigenständige wissenschaftliche Tätigkeit auf dem Gebiet der KI, Statistik oder Data Science nach der Promotion Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Methoden zur kausalen Inferenz und Evaluation von Künstlicher Intelligenz, präferiert in der Medizin Kenntnisse in Datenbanktechnologien und Big Data Erfahrungen bei der Einwerbung von Drittmitteln und in interdisziplinären Forschungskooperationen Erfahrungen in der Lehre und akademischen Selbstverwaltung Sprachkenntnisse (CEFR-Niveau): Englisch mindestens C1 Kenntnisse im Bereich Gesundheitsdaten und -systeme sind von Vorteil Die Einstellungsvoraussetzungen ergeben sich aus § 25 des Niedersächsischen Hochschulgesetzes in der zurzeit geltenden Fassung. Bewerbungen von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus dem Ausland sind ausdrücklich erwünscht. Die UMG strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte werden bei entsprechender Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bei Fragen stehen wir unter berufungsportal@med.uni-goettingen.Informatik Mathematik Mathematik Professor, Professorin Lehre & Forschung, Wissenschaft IT, EDV, Telekommunikation Universitätsklinik Vollzeit