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Opportunity Details

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (Doktorand*in)

Application Deadline
September 20, 2026
Contract Duration
3 years
Employment type
Full time
Position Type
PhD
Date Posted
September 2, 2026
Research Field
Computer science
Department
Fachbereich Mathematik und Informatik

Language notice

This opportunity appears to be published in German. Because the offer is written in a local language, please check the official posting carefully to understand whether German proficiency is expected for this position.

Project Description

Ausschreibungs-ID:
fb12-0021-wmz-2026

Eintrittstermin:
nächstmöglich

Bewerbungsfrist:
20.09.2026

Entgeltgruppe:
E 13 TV-H

Befristung:
3 Jahre

Umfang:
Vollzeit

Die 1527 gegründete Philipps-Universität bietet vielfach ausgezeichnete Lehre für rund 22.000 Studierende und stellt sich mit exzellenter Forschung in der Breite der Wissenschaft den wichtigen Themen unserer Zeit.

Am Fachbereich Mathematik und Informatik, Arbeitsgruppe „Big Data Analytics“, ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet auf drei Jahre, soweit keine Qualifizierungsvorzeiten anzurechnen sind, eine Vollzeitstelle als

Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (Doktorand*in)

zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen.

Ihre Aufgaben:

  • wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre
  • Durchführung von Forschungs- und Entwicklungsaufgaben im Rahmen des Projekts VEBITA
  • Verfassen von Publikationen zu neuartigen Methoden und wissenschaftlichen Erkenntnissen
  • Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse auf (internationalen) Konferenzen und Workshops

Im Rahmen der übertragenen Aufgaben wird die Möglichkeit zu eigenständiger wissenschaftlicher Arbeit geboten, die der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung dient. Die Befristung richtet sich nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG.

Ihr Profil:

  • Sie verfügen über ein sehr gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) im Fach Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Fachgebiet
  • Sie besitzen grundlegende Kenntnisse in Datenbanksystemen, verteilten Systemen sowie der Implementierung von Data-Analytics-Pipelines, was Sie durch absolvierte Kurse oder Projekte nachweisen können
  • Sie verfügen über praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning (z. B. Federated Learning, Continuous Learning, Retrieval-Augmented Generation, Explainable AI, Clustering-Algorithmen)
  • Sie verfügen über Deutschkenntnisse auf mindestens A1-Niveau, Englischkenntnisse auf mindestens C1-Niveau und verfügen über sehr gute Kommunikationsfähigkeit (in Wort und Schrift)
  • Sie haben eine Masterarbeit verfasst und können Ihre Fähigkeit zu eigenständigem wissenschaftlichen Arbeiten durch mindestens eine begutachtete (peer-reviewed) wissenschaftliche Publikation belegen
  • Sie können sehr gute Programmierkenntnisse sowie Erfahrung im Bereich Machine Learning anhand mindestens eines umfangreichen, abgeschlossenen Data-Science-Projekts nachweisen

Die Bereitschaft zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (z. B. ein Promotionsprojekt auf dem Gebiet Zeitreihenanalyse) wird erwartet.

Wir bieten:

  • langjährige Erfahrung in der Erforschung neuartiger Lösungen zur Zeitreihenanalyse
  • Unterstützung bei Forschungs- und Entwicklungsaufgaben durch ein hochmotiviertes Team in Marburg
  • moderne Labor- und IT-Infrastruktur mit Hochleistungsrechnern
  • flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Arbeit im Homeoffice
  • vielfältige Qualifizierungsmöglichkeiten sowie umfangreiche Angebote in den Bereichen Sport und Familie

Die Philipps-Universität unterstützt die professionelle Entwicklung von Nachwuchswissenschaftler*innen durch die Angebote der Marburg Research Academy (MARA), des International Office und der Stelle für Hochschuldidaktik.

Kontakt für weitere Informationen

Prof. Dr. Thorsten Papenbrock +49 6421-28 25475 papenbrock@informatik.uni-marburg.de

Wir fördern Frauen und fordern sie deshalb ausdrücklich zur Bewerbung auf. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Als familienfreundliche Hochschule unterstützen wir unsere Beschäftigten bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Eine Reduzierung der Arbeitszeit ist grundsätzlich möglich. Menschen mit Behinderung im Sinne des SGB IX (§ 2 Abs. 2 und 3 SGB IX) werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungs- und Vorstellungskosten werden nicht erstattet.

Bitte bewerben Sie sich bis zum 20.09.2026 ausschließlich über den untenstehenden Bewerbungs-Button.


Academic Contact

Prof. Dr. Thorsten Papenbrock Fachbereich Mathematik und Informatik papenbrock@informatik.uni-marburg.de
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