Wissen schaffen. Sinnvolles tun. Zukunft mitgestalten. Dafür steht die Universität Münster - eine der forschungsstärksten Hochschulen Deutschlands und eine der größten Arbeitgeberinnen der Region. Über 7.000 Beschäftigte engagieren sich täglich für internationale Spitzenforschung und exzellente Lehre. Was uns verbindet ist mehr als ein Arbeitsplatz: Es ist der Anspruch, gemeinsam etwas zu bewirken - regional und international. Vielfalt, Offenheit und Freiraum für eigene Ideen prägen unseren Alltag. Werden Sie Teil unseres Teams in Wissenschaft, Technik, Handwerk oder Verwaltung.

In der Arbeitsgruppe für Computer Vision & Machine Learning Systems (Lehrstuhl Sustainable Development in Geoinformatics) im Institut für Geoinformatik der Universität Münster ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle als

Akademische Rätin / Akademischer Rat (Bes.Gr. A 13 LBesO)

zu besetzen. Angeboten wird eine unbefristete Vollzeitstelle. Die Lehrverpflichtung beträgt 5 Semesterwochenstunden.

Ihre Aufgaben:

• Der Aufgabenschwerpunkt der künftigen Stelleninhaberin bzw. des künftigen Stelleninhabers liegt in der eigenständigen Konzeption und Leitung einer universitätsweit verankerten Forschungslinie im Bereich der methodische Grundlagen des Maschinellen Lernens und der angewandten KI (insb. im Bereich Computer Vision), einschließlich der aktiven wissenschaftlichen Mitwirkung an interdisziplinären Forschungsverbünden an der Schnittstelle von KI in der Physik (z.B. SFB1459) und biomedizinischen (z.B. SFB1450) KI Anwendungen, auch im Kontext größerer Forschungsinitiativen.
• Darüber hinaus wird die eigenständige Konzeption und Durchführung von Lehrveranstaltungen (5 SWS pro Semester) am Lehrstuhl, dem Institut für Geoinformatik sowie im fachbereichsübergreifenden Studiengang „Data Science" erwartet, insbesondere in den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens sowie in deren Anwendungen.
• Zudem liegen in der Verantwortung der künftigen Stelleninhaberin bzw. des künftigen Stelleninhabers die selbständige Einwerbung, Durchführung und Koordination von Drittmittelprojekten, die Mitbetreuung von Promotions- und Abschlussarbeiten, die Mitwirkung in Prüfungsverfahren sowie koordinierende Aufgaben in Forschung und Lehre, einschließlich der Mitwirkung an der strategischen Weiterentwicklung des Lehrstuhls und der akademischen Selbstverwaltung.

Die Stelle bietet die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (Habilitation).

Unsere Erwartungen - Muss-Kriterien:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Mathematik, Physik oder einer verwandten Disziplin sowie eine abgeschlossene Promotion in Informatik oder einem verwandten Bereich sowie einschlägige Forschungserfahrung, nachgewiesen durch eine Promotion sowie durch Publikationen in renommierten Fachzeitschriften oder auf Konferenzen
• Nachgewiesene Erfahrung in Theorie oder Anwendung von Machine-Learning-Verfahren wie Computer Vision Algorithmen, einschließlich der Verarbeitung multimodaler Sensordaten
• Mehrjährige Erfahrung in der eigenständigen Einwerbung, Durchführung und Koordination von Drittmittel- bzw. Forschungs- und Entwicklungsprojekten im wissenschaftlichen oder im industriellen forschungsnahen Kontext (Idee, Konzeption, Antragstellung, Konsortial- und Budgetabstimmung, Projektdurchführung und -koordination)
• Mehrjährige Erfahrung in der Führung und Anleitung interdisziplinärer Teams (z. B. aus Naturwissenschaften, Informatik und Ingenieurwesen), nachgewiesen durch einschlägige Erfahrung aus Wissenschaft oder Wirtschaft

Unsere Erwartungen - Kann-Kriterien:

• Erfahrung an der Schnittstelle von KI-Methodik und realen Anwendungen, insbesondere mit eingebetteten KI-Systemen und Internet-of-Things-(IoT-)Anwendungen, wünschenswert
• Erfahrung mit der Überführung von Forschungsergebnissen in den produktiven Einsatz gewünscht
• Erfahrung in der Anwendung von KI- und Datenanalyseverfahren in unterschiedlichen Anwendungsdomänen (z. B. Industrie, Materialwissenschaften) wünschenswert
• Erfahrung mit klassischen Datenanalyse- und Datenaufbereitungstechniken ergänzend zu modernen ML-Verfahren gewünscht
• Kenntnisse in angrenzenden technischen Bereichen (z. B. Elektronik, CAD/Hardware-Entwicklung) wünschenswert
• Erfahrung im Projektmanagement (Anforderungs- und Aufwandsanalyse, Risikoanalyse, Kapazitäts- und Ressourcenplanung) sowie in der adressatengerechten Kommunikation von Projektergebnissen, auch gegenüber Laien, von Vorteil

Soft-Skills:

• Teamfähigkeit, Organisationstalent und hohe Selbstständigkeit bei der Aufgabenbearbeitung
• Freude am Umgang mit unterschiedlichen Personengruppen
• Interesse am Arbeiten in interdisziplinären Gruppen

Für die Übernahme in ein Beamtenverhältnis wird gem. § 41 LVO eine weitere hauptberufliche Tätigkeit von 3 Jahren und 6 Monaten nach dem Studium oder von einem Jahr nach der Promotion vorausgesetzt. Sollte diese Voraussetzung noch nicht erfüllt sein, kann zunächst eine Übernahme in das Beschäftigtenverhältnis (EG 13 TV-L) mit der Möglichkeit einer späteren Übernahme in das Beamtenverhältnis erfolgen. Sollten die übrigen beamtenrechtlichen Voraussetzungen für eine Ernennung nicht vorliegen, kann eine dauerhafte Übernahme im Beschäftigtenverhältnis erfolgen.

Ihr Gewinn:

Die Computer Vision & Machine Learning Systems Gruppe forscht im Bereich der Theorie des maschinellen Lernens sowie an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und deren Anwendungen in der Physik, Biologie, Medizin und den Geowissenschaften. Die künftige Stelleninhaberin bzw. der künftige Stelleninhaber wirkt an einem landesweit bedeutsamen Forschungsverbund im Bereich KI mit. Wir bieten ein dynamisches, international sichtbares und interdisziplinäres Forschungsumfeld in enger Kooperation mit der Medizin, eine moderne technische Infrastruktur sowie ein kooperatives Arbeitsklima mit hoher wissenschaftlicher Eigenständigkeit und attraktiven Entwicklungsperspektiven.

Die Universität Münster setzt sich für ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen.

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung, und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.

Bei Fragen vorab kontaktieren Sie gerne Herrn Prof. Dr. Benjamin Risse (Tel: +49 251 83 32717/ E-Mail: ).

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung bis zum 05.08.2026 an die

Universität Münster
Sekretariat Prof. Dr. Benjamin Risse
Institut für Geoinformatik
Heisenbergstrasse 2
48149 Münster

Sie können Ihre Bewerbung auch gerne als pdf-Datei an senden.

Bitte beachten Sie, dass wir andere Dateiformate nicht berücksichtigen können.