Doktorand*in in der Arbeitsgruppe Massive Data Processing der Fakultät 4

Doktorand*in in der Arbeitsgruppe Massive Data Processing der Fakultät 4

Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, forschungsorientierte

Campusuniversität. Getreu ihres Leitmotivs „Verstehen, Vermitteln, Gestalten“ widmet

sie sich den großen gesellschaftlichen Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung,

Kultur, Wirtschaft, Gesellschaft, Technik und Umwelt. Sie ist aktive Partnerin in den

Netzwerken der Region sowie in nationalen und internationalen Kooperationen. Rund

24.500 Menschen studieren, forschen und arbeiten hier an neun Fakultäten, in teils

interdisziplinären Forschungseinrichtungen oder in der Verwaltung.

In der Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften, in der Fachgruppe Mathematik

und Informatik, in der Arbeitsgruppe Massive Data Processing, suchen wir

Unterstützung.

IHRE AUFGABEN

• Eigenständige Mitarbeit an innovativer Forschung im Bereich Scalable Machine
• Learning für daten- und prozessorientierte Anwendungen mit dem Ziel der Promotion
• Entwicklung neuartiger Methoden für skalierbare, nachhaltige und kontinuierlich
• lernende Machine-Learning-Systeme
• Forschung zu modernen Lernverfahren, z. B. Foundation Models, Self-Supervised
• Learning, Contrastive Learning oder Continual Learning
• Mitwirkung bei der Planung und wissenschaftlichen Durchführung nationaler und
• internationaler Forschungsprojekte
• Erstellung wissenschaftlicher Publikationen und Präsentation der Forschung auf
• internationalen Fachkonferenzen
• Mitwirkung bei der Einwerbung und Durchführung von Drittmittelprojekten
• Eigenständige Betreuung von Übungen, Praktika und studentischen Arbeiten,
• insbesondere im Rahmen der Bachelorveranstaltung Datenbanken (max. im Umfang
• von 4 LVS)
• Mitwirkung bei der Durchführung von Prüfungen
• Mitwirkung bei der Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten im Bereich Scalable
• Machine Learning for Data and Processes
• IHR PROFIL
• Überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium
• (Master oder vergleichbar) in Informatik oder einem verwandten Fach
• Interesse an moderner Forschung im Bereich Machine Learning, insbesondere an
• skalierbaren, nachhaltigen und daten-effizienten Lernverfahren
• Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
• Fähigkeit zu analytischem, strukturiertem und eigenständigem Arbeiten
• Ausgeprägtes Interesse an wissenschaftlicher Forschung und einer Promotion
• Erfahrungen in der Durchführung von Übungen zu Lehrveranstaltungen in Informatik
• Soziale und kommunikative Kompetenz
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Deutschkenntnisse mindestens auf dem Niveau B2

Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertrags-
gesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines Promotionsverfahrens dient. Die Stelle
ist befristet für die Dauer des Promotionsverfahrens, jedoch vorerst bis zu 3 Jahren, zu
besetzen. Eine Verlängerung zum Abschluss der Promotion ist innerhalb der
Befristungsgrenzen des WissZeitVG ggf. möglich.
Beginn
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Dauer
befristet bis zu 3 Jahren
Stellenwert
E 13 TV- L
Umfang
Vollzeit (Teilzeit ist möglich, bitte
geben Sie bei der Bewerbung
an, ob Sie auch bzw. nur an
einer Teilzeitbeschäftigung
interessiert wären)
Kennziffer
26271
Ansprechpartner
Herr Prof. Dr. Marwan Hassani

Bewerbungen über
stellenausschreibungen.uni-
wuppertal.de
Bewerbungsfrist
05.10.2026
Wissenschaftliche*r
Mitarbeiter*in (Doktorand*in)

An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen
und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen
von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen gleichgestellten Personen
sind willkommen. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bevorzugt berücksichtigt,
sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer
Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.
Bewerbungen umfassen alle notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen
Hochschulstudiums, Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung). Unvollständig eingereichte Bewerbungen
können nicht berücksichtigt werden!

WIR BIETEN IHNEN

Kollegiales und wertschätzendes Miteinander

Betriebliches Gesundheitsmanagement und UniSport

Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice

Arbeiten in internationalem Kontext

30 Urlaubstage

Großes Fort- und Weiterbildungsangebot

Familienfreundliche Arbeitsbedingungen

Betriebliche Altersvorsorge