Vollzeit, Teilzeit

Nürnberg

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Die Technische Universität Nürnberg (UTN), gegründet im Jahr 2021, ist ein dynamisches Experimentierfeld für die Universität der Zukunft – angepasst an das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz sowie an den ständigen technologischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Wandel. Mit dem Ziel, eine führende internationale Institution mit einem Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz zu werden, setzt die UTN gleichermaßen auf Exzellenz in Forschung, Lehre und Transfer. Um ihre Vision flexibel und effizient umzusetzen, verfügt die UTN über eine schlanke Governance-Struktur. Ihr nachhaltiger, 37 Hektar großer Campus, der teilweise auch als Wohncampus genutzt wird, bildet das Herzstück eines neuen Stadtteils in Nürnberg, unweit der historischen Altstadt. Dort werden künftig rund 6.000 Studierende von etwa 200 Professorinnen und Professoren sowie zahlreichen wissenschaftlichen und administrativen Mitarbeitenden betreut. Die akademische Organisation der UTN basiert auf Departments als zentrale Struktureinheiten. Neben den bereits etablierten Departments für Computer Science & Artificial Intelligence sowie Liberal Arts & Social Sciences sind drei weitere Departments in Planung: Biological Engineering, Mechatronic Engineering und Natural Sciences. Die Departments zeichnen sich durch flache Hierarchien aus und schaffen neue Möglichkeiten, um moderne und anspruchsvolle Karrierewege anbieten zu können. Die UTN legt großen Wert auf interdisziplinäre Zusammenarbeit, was unter anderem durch Forschung in thematischen Aktivitätsfeldern gefördert wird. Die meisten Studiengänge an der UTN werden auf Englisch angeboten. In Verwaltung, Lehre und Forschung sind sowohl Deutsch als auch Englisch als Arbeitssprachen etabliert, während die offizielle Amtssprache Deutsch ist. Digitale Technologien, KI und innovative Anwendungen werden gezielt eingesetzt, um den Universitätsalltag für alle zu verbessern. Die UTN zeichnet sich durch eine offene und integrative Kultur aus, in der sich jeder willkommen fühlt. Unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Erfahrungen von Mitarbeitenden, Studierenden und Interessenvertretern helfen dabei, Spitzenleistungen zu erzielen und Talente zu entwickeln. Die Metropolregion Nürnberg gehört zu den innovativsten Regionen der EU. Sie überzeugt mit erschwinglichen Lebenshaltungskosten, hoher Lebensqualität und einer naturnahen Stadtkultur. Zudem bietet sie ein ausgezeichnetes regionales Verkehrsnetz sowie eine optimale Anbindung an europäische Reiserouten und internationale Verkehrsknotenpunkte in Deutschland.

Die Technische Universität Nürnberg besetzt zum nächstmöglichen Zeitpunkt bis zu zwei Stellen als

Professor (m/w/d) für Generative AI (Open Rank: W3 oder W2 mit Tenure Track zu W3)

im Department Computer Science & Artificial Intelligence

Ihre Aufgaben:

Sie vertreten das Fach Generative AI in Forschung und Lehre und spielen eine wichtige Rolle beim Aufbau des Departments Computer Science & Artificial Intelligence (CSAI). Sie kooperieren mit exzellenten internationalen Forschenden im Bereich der Computerwissenschaften und künstlichen Intelligenz. Ebenso bringen Sie mit exzellenten Forschenden am CSAI Department und den anderen Departments der UTN (interdisziplinäre) Projekte voran. Sie betreiben Forschung mit hohem Anwendungspotenzial und beteiligen sich an Public Outreach Aktivitäten der Universität. Darüber hinaus beteiligen Sie sich an (interdisziplinären) Drittmittelanträgen und betreuen Abschluss- und Promotionsarbeiten.

Ihr Profil:

Diese Positionen sind sowohl geeignet für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in frühen wissenschaftlichen Karrierephasen, die großes wissenschaftliches Entwicklungspotential aufweisen, als auch für etablierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit bereits ausgewiesener wissenschaftlicher Exzellenz.

Sie haben eine für das jeweilige Karrierelevel exzellente wissenschaftlich Qualifikation und fachliche Breite im Bereich Generative AI, beispielsweise aber nicht ausschließlich in Large Language Models, Training and Inference Optimization, Vision Language Models, Vision Language Action Models, Generative Audio Models, Foundation Models for Robotics, Generative Tactile Models, Multimodal Generative AI Models, Privacy and Foundation Models, Responsibility and Foundation Models und Trustworthiness and Foundation Models.

Für eine W2 Tenure-Track Position verfügen Sie über fachliche Exzellenz, welche Sie beispielsweise durch einschlägige Publikationen und erste Drittmittelerfahrung nachweisen können. Sie haben erste Erfahrungen in der Lehre und in der Betreuung von Abschlussarbeiten oder Promotionen. Als Kandidatin oder Kandidat für eine W3-Position können Sie substanzielle Erfolge nachweisen, die ihre fachliche Exzellenz sowie pädagogische und persönliche Eignung untermauern: Sie sind international ausgewiesen als Vertreter ihres Fachgebiets. Nachgewiesene Erfolge in der interdisziplinären Forschung sind von Vorteil. Sie haben signifikante Erfolge bei der Einwerbung von Drittmitteln. Sie können ihre Fähigkeit zum Management von Forschungsgruppen demonstrieren und verfügen über substanzielle Lehr- und Betreuungserfahrung (beispielsweise durch abgeschlossene Promotionsbetreuungen).

Für beide Karrierelevel suchen wir eine Persönlichkeit die Offenheit demonstriert für die innovativen Departmentstrukturen an der UTN. Eine Sensibilität und Offenheit für Diversitätsaspekte sowie die Gleichstellung von Frauen in der Wissenschaft wird erwartet. Ein international geprägter akademischer Werdegang ist von Vorteil. Wir suchen Teamplayer, die bereit sind, sich auf etwas Neues einzulassen und sich in der Aufbauphase der UTN aktiv einzubringen.

Wir erwarten von Ihnen Engagement in allen englischsprachigen Studienangeboten, an denen das Department aktuell und zukünftig beteiligt ist. Ebenso erwarten wir Ihre Mitwirkung bei der Entwicklung der Studiengänge, Engagement bei der Realisierung innovativer, digitaler Lehr- und Lernkonzepte sowie die Bereitschaft zur Kooperation innerhalb des Departments und über dessen Grenzen hinweg.

Es gelten die gesetzlichen Einstellungskriterien gemäß Artikel 57 Absatz 1 und Artikel 60 Absatz 3 BayHIG. Die Ausschreibung richtet sich dementsprechend an Personen mit abgeschlossenem Hochschulstudium, pädagogischer und persönlicher Eignung, die ihre besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit in der Regel durch eine Promotion nachgewiesen haben und darüber hinaus zusätzliche wissenschaftliche Leistungen vorweisen können.

Unser Angebot:

Die Technische Universität Nürnberg will die Universität auf allen Ebenen neu denken. Wir bieten ein motiviertes und fachlich exzellentes, internationales Team, in dem Sie sich mit Ihren Ideen und Kompetenzen einbringen und in dem Sie neue, interdisziplinäre Formen der Forschungszusammenarbeit und des Lehrens beziehungsweise Lernens erproben und mitgestalten können.

Freiräume für Ihr Arbeiten gewährleisten wir durch dienstleistungsorientierte, zentrale Service-Units. Diversität verstehen wir als Gewinn. Die Technische Universität Nürnberg ist ein Ort, der den Menschen unabhängig von Geschlecht, Alter, sexueller Orientierung, Weltanschauung oder Religion, Herkunft oder Behinderung Wissen und gleiche Chancen bietet. Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerber und Bewerberinnen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt. Familienfreundlichkeit verstehen wir als Basis, um Chancengleichheit für Männer und Frauen in der Wissenschaft zu erreichen. Daher bieten wir flexibles Arbeiten und familienfreundliche Zeiten für Veranstaltungen

und Sitzungen sowie Dual-Career-Optionen an. Die Technische Universität Nürnberg strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bittet deshalb Wissenschaftlerinnen nachdrücklich, sich zu bewerben.

Sie sind interessiert?

Bitte verweisen Sie in Ihrer Bewerbung auf die Kennziffer PF-2025-07. Bewerben Sie sich bitte bis zum 31.01.2026 mit Ihren aussagefähigen Bewerbungsunterlagen in englischer Sprache (Motivationsschreiben, CV einschl. Drittmittelprojekte und Auszeichnungen, Publikationsliste, Research Statement, Teaching Statement (mit Bezug zu unserem innovativen UTN Lehr- Lernkonzept), Abschlusszeugnisse, (falls relevant) Promotionsurkunde und ggf. weitere relevante Urkunden, vier für Ihr Forschungsprofil aussagekräftige Publikationen) ausschließlich über unser Bewerbungsportal. Richtlinien zur Abfassung des Teaching Statements finden Sie unter folgenden Links:

• Im Word-Format: https://www.utn.de/files/2022/11/UTN-Teaching-Statement-DE.docx

• Im PDF-Format: https://www.utn.de/files/2022/11/UTN-Teaching-Statement-DE.pdf

Sie haben Fragen?

Ihre Rückfragen nehmen wir gerne per E-Mail an entgegen. Fragen zur wissenschaftlichen Ausrichtung der Stelle richten Sie bitte an den Gründungs-Chair, Herrn Prof. Dr. Wolfram Burgard, .

Informationen zu unserem Umgang mit Ihren Daten erhalten Sie hier https://www.utn.de/datenschutz/.

The University of Technology Nuremberg (UTN), founded in 2021, is a living laboratory for the university of the future – adapted to the age of artificial intelligence and to constant technological, economic, and social change. Aiming to become a leading international institution with a focus on artificial intelligence, UTN is equally committed to excellence in research, teaching, and transfer. Its lean governance structure supports an agile and efficient implementation of its vision. Its sus-tainable, 37-hectare and partly residential campus will form the heart of a new district in Nuremberg, not far from the his-toric old town. On its campus, around 6,000 students will learn from and work with around 200 professors and numerous academic and administrative staff. The academic organization of UTN is based on Departments as central structural units. The Departments of Computer Science & Artificial Intelligence and of Liberal Arts & Social Sciences are already estab-lished. Three further Departments are in development: Biological Engineering, Mechatronic Engineering, and Natural Sci-ences. Departments at UTN are characterized by flat hierarchies and offer exciting opportunities for challenging and re-warding career paths. UTN attaches great importance to interdisciplinary cooperation, such as interdisciplinary research on themes for which research outputs can bring about major benefits to our society and its economy. Most degree programs at UTN are offered in English. German and English are the languages of work in administration, teaching, and research, while the official and legal language is German. Digital technologies, AI, and innovative applications are used in a targeted man-ner to improve university life and work experience for everyone. UTN is characterized by an open and inclusive culture where everyone feels welcome. Diverse backgrounds, perspectives, and experiences of staff, students, and stakeholders help to achieve excellence and develop talent. The Nuremberg Metropolitan Region is one of the most innovative regions in the EU. It impresses with affordable living costs, a high quality of life, and an urban culture close to nature. It also offers an excellent regional transport network and optimal connections to European travel routes and international transport hubs in Germany.

The University of Technology Nuremberg is looking to fill, at the earliest possible date, up to two positions as a

Professor (m/f/d) (Open Rank: W3 or W2 with Tenure Track to W3) of Generative AI

at the department Computer Science & Artificial Intelligence

Your tasks:

You represent the field of Generative AI in both research and teaching and play a central role in developing the new Department of Computer Science & Artificial Intelligence (CSAI). You are expected to collaborate with leading international scientists in computer science and artificial intelligence and to perform interdisciplinary projects together with researchers across CSAI and other departments at UTN. Your research should demonstrate strong practical relevance and visibility, complemented by active contributions to the university’s public outreach. In addition, you will engage in interdisciplinary third-party funding applications and provide supervision for theses and doctoral projects.

Your profile:

These positions are open to both early-career researchers with strong potential for academic growth as well as established scientists with a proven record of excellence.

Candidates are expected to demonstrate outstanding qualifications and broad expertise in Generative AI, for example large language models, training and inference optimization, vision language models, vision language action models, generative audio models, foundation models for robotics, generative tactile models, multimodal generative AI, as well as issues of pri-vacy, responsibility, and trustworthiness in foundation models.

Assistant professor (W2 tenure track) candidates should demonstrate academic excellence through relevant publications and initial success in raising external funding. Experience in teaching and supervising student theses or doctoral research is expected.

Full professor (W3) candidates must show substantial achievements that reflect academic excellence as well as pedagogi-cal and leadership capabilities. This includes international recognition in their field, proven achievements in interdisciplinary research, significant success in raising competitive research funding, proven ability to manage research groups, and exten-sive teaching and supervisory experience, including completed doctoral supervisions.

At both career stages, we are seeking individuals who are open to UTN’s innovative department structures, who actively em-brace diversity and gender equality in academia, and who bring sensitivity to inclusivity issues. An internationally oriented academic experience is desired. We are looking for team players willing to embrace something new and actively shape our university.

Successful candidates will be expected to contribute to the department’s current and future English-taught study pro-grams, participate in curriculum development, and engage in the implementation of innovative digital teaching and learning concepts. A willingness to collaborate both within the department and across disciplinary boundaries is essential.

Legal criteria for hiring are defined in Articles 57 (1) and 60 (3) of BayHIG. Accordingly, applicants must hold a completed university degree, demonstrate pedagogical and personal aptitude, and have proven their ability for independent research, typically evidenced by a doctoral degree and additional academic accomplishments.

Our offer:

The University of Technology Nuremberg is rethinking the university on all levels. We offer a motivated and excellent international team in which you can contribute with all your ideas and competencies. You will be able to experience and develop new, interdisciplinary forms of research collaboration as well as teaching and learning and help us shaping them.

We will make sure that you are able to fully focus on your work by our modern, service-oriented administrative units. We see diversity as an asset. The University of Technology Nuremberg is a place that offers knowledge and equal opportunities to people regardless of gender, age, sexual orientation, ideology, religion, origin or disability. The position is suitable to be filled by severely disabled persons. Severely disabled applicants will be given preference if their suitability, qualification, and professional performance are otherwise essentially equal. We see family-friendliness as the basis for achieving equal opportunities for men and women in science. Therefore, we offer flexible ways of working, family-friendly times for events and meetings, as well as dual-career options. The University of Technology Nuremberg aims at increasing the proportion of women in research and teaching and therefore strongly encourages women to apply.

Interested?

Please refer to the reference number PF-2025-07 in your application. Applications must be submitted by January 31, 2026, including all relevant documents in English: cover letter, CV (including externally funded projects and awards), publication list, research statement, teaching statement (referencing our innovative UTN teaching and learning

concept), degree certificates, doctoral certificate (if applicable), and any other relevant credentials, as well as four publications that best represent your research profile. Applications should be submitted exclusively via our online application portal. Guidelines for preparing the teaching statement can be found at the following links:

• Word: https://www.utn.de/files/2022/11/UTN-Teaching-Statement-DE.docx

• PDF: https://www.utn.de/files/2022/11/UTN-Teaching-Statement-DE.pdf

Questions?

If you have any administrative questions, please contact the Appointments Team, .

If you have questions regarding the profile of the position, please contact the Founding Chair of the Department of Computer Science & Artificial Intelligence, Prof. Dr. Wolfram Burgard, .

You can find more information on our data privacy policy at https://www.utn.de/en/privacy/.