Mit 65% der wöchentlichen Arbeitszeit (25,48 Std./Woche) befristet für die Dauer von drei Jahren im Rahmen des Projektes "HSB-BestPROfessur: Bremer Modell zur Gewinnung und Entwicklung von professoralem Personal" zu besetzen. Die Stelle ist eine Qualifikationsstelle im BMBF-Förderprogramm FH-Personal: Programm zur Gewinnung und Qualifizierung professoralen Personals an Fachhochschulen. Die Beschäftigung kann frühestmöglich zum 1.10.2025 beginnen, spätestens zum 1.1.2026. Die Stelle sind teilzeitgeeignet.
Die Hochschule Bremen ist weltoffen und fördert Wissenschaft für die Praxis. Mit rund 70 überwiegend internationalen Studiengängen und innovativen, lebensbegleitenden Studienformen bietet die Hochschule Bremen annähernd 9.000 Studierenden Perspektiven für ihre persönliche Entwicklung und einen erfolgreichen Karrierestart. Mit unserem internationalen Profil haben wir seit Jahrzehnten eine Spitzenstellung unter den Hochschulen der angewandten Wissenschaften. Die Verbesserung der Studienbedingungen und die attraktive Gestaltung von Arbeitsplätzen sind uns besondere Anliegen, die sich in der Entwicklungsplanung der Hochschule widerspiegeln.
1. Entwicklung von Machine Learning-Methoden, insbesondere zur Analyse von IoT-Sensordaten bzw. Zeitreihen
2. Konzeption von Big Data-Architekturen und Integration von ML-Modellen
3. Publikation und Präsentation von Forschungsergebnissen in Fachzeitschriften, auf Konferenzen und im Rahmen der regionalen Wissenschaftskommunikation
4. Möglichkeit, bei der Planung, Betragung und wissenschaftlichen Begleitung von Forschungs- und Transferprojekten (Drittmitelakquise) teilzunehmen
5. Übernahme von Lehraufgaben (Vorlesungen/Übungen/Praktika) im Umfang von 2 SWS im Bereich Mess- und Regelungstechnik bzw. in anderen Grundlagenfächern der Umwelt- und Energietechnik
IHR PROFIL
6. Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Uni-Diplom) im Bereich Ingenieur- oder Naturwissenschaften oder vergleichbarer Fachrichtung mit Ausrichtung auf Umwelttechnik, IoT und/oder Maschinelles Lernen
7. Hohes Maß an Motivation, Eigenverantwortung, Teamfähigkeit und weiterer sozialer Kompetenzen setzen wir voraus
8. Analytische Sicht auf komplexe Zusammenhänge und die Fähigkeit zum interdisziplinären Denken
9. Solide Programmierkenntnisse sowie Erfahrungen im Umgang mit Frameworks zur Datenanalyse und Softwareentwicklung (insbesondere Python)
10. Erfahrungen mit Methoden des Maschinellen Lernens, idealerweise zur Analyse von IoT-Daten bzw. Zeitreihen
11. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wünschenswert sind
12. Erfahrungen mit Big Data-Architekturen und / oder IoT-Anwendungen
13. Erste Erfahrungen mit agiler Softwareentwicklung
14. Kenntnisse in der Digitalisierung von umwelttechnischen Prozessen
15. Kenntnisse in Software für Umwelt- oder Energiedatenmanagement
UNSER ANGEBOT
16. Promotion im Team und mit fachlich intensiver Unterstützung, Teilnahme an Forschungswerkstätten
17. Eine interessante und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem internationalen Umfeld in einer weltoffenen Hochschule
18. Equal Pay, ein sicheres Beschäftigungsverhältnis und weitere Tarifvorteile des öffentlichen Dienstes
19. Flexible Arbeitszeitmodelle an einer familiengerechten Hochschule für eine ausgewogene Work-Life-Balance
20. Betriebliche Altersvorsorge (VBL)
21. Zahlreiche Angebote zu Sport und Kultur
22. Vielfältige Möglichkeiten zur passgenauen persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung
23. Attraktive Dienstorte mit guter Verkehrsanbindung
24. Ein gefördertes Jobticket
25. Abwechslungsreiche Verpflegung in der Mensa des Studierendenwerks
26. Geförderte Firmenfitness in allen EGYM-Wellpass-Studios
....und hier noch weitere gute Gründe für die HSB.
Bei Hochschulabschlüssen, die Sie außerhalb der EU absolvierten, reichen Sie bitte die deutsche Übersetzung und die Bewertung der Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) ein. Ersatzweise bitten wir Sie um Zusendung eines PDF-Auszuges aus der Datenbank zur Anerkennung und Bewertung ausländischer Bildungsnachweise (ANABIN).
Bei Berufsabschlüssen, die außerhalb Deutschlands abgeschlossen wurden, schicken Sie bitte die deutsche Übersetzung und die Anerkennung in Deutschland. Informationen dazu finden Sie beim Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB).