W2 Universitätsprofessur für Modellbasiertes maschinelles Lernen im Bereich der Erdsystemmodellierung

W2 Universitätsprofessur für Modellbasiertes maschinelles Lernen im Bereich der Erdsystemmodellierung

Einrichtung: Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften, in Kooperation mit dem Helmholtz-Zentrum Hereon
Dienstbeginn: schnellstmöglich
Bewerbungsschluss: 24.09.2026
Kennziffer: 2461/W2

Die Exzellenzuniversität Hamburg gehört zu den forschungsstärksten Wissenschafts- und Bildungseinrichtungen Deutschlands. Durch Forschung und Lehre, Bildung und Wissenstransfer auf höchstem Niveau fördern wir die Entwicklung einer neuen Generation verantwortungsbewusster Weltbürger:innen, die den globalen Herausforderungen unserer Zeit gewachsen ist. Mit unserem Leitmotiv „Innovating and Cooperating for a Sustainable Future in a Digital Age“ gestalten wir die Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen und außerwissenschaftlichen Partnerinstitutionen in der Metropolregion Hamburg und weltweit. Wir laden Sie ein, Teil unserer Gemeinschaft zu werden, um gemeinsam mit uns einen nachhaltigen und digitalen Wandel für eine dynamische und pluralistische Gesellschaft zu gestalten.

Das Helmholtz-Zentrum Hereon betreibt internationale Spitzenforschung für eine Welt im Wandel: Rund 1.000 Beschäftigte leisten ihren Beitrag zur Bewältigung des Klimawandels, der nachhaltigen Nutzung der weltweiten Küstensysteme und der ressourcenverträglichen Steigerung der Lebensqualität. Vom grundlegenden Verständnis bis hin zur praxisnahen Anwendung deckt das interdisziplinäre Forschungsspektrum eine einzigartige Bandbreite ab.

Aufgabengebiet

An der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften ist eine Professur (W2) für Modellbasiertes maschinelles Lernen im Bereich der Erdsystemmodellierung in Kooperation mit dem Helmholtz-Zentrum Hereon zu besetzen. Die Professur ist am Helmholtz-Zentrum Hereon angesiedelt und in den Fachbereich Informatik der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften der Universität Hamburg integriert.

Der bzw. die zukünftige Stelleninhaber:in vertritt das Fachgebiet Künstliche Intelligenz mit Schwerpunkt Scientific Machine Learning für die Erdsystemwissenschaften in Forschung und Lehre. Im Mittelpunkt stehen die Entwicklung innovativer KI-Methoden zur Modellierung komplexer geophysikalischer Systeme sowie deren Anwendung auf Fragestellungen des Klima- und Umweltwandels. Die Professur bietet die Möglichkeit, ein international sichtbares Forschungsprofil an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Scientific Computing und Erdsystemwissenschaften zu entwickeln und maßgeblich zur Lösung gesellschaftlich relevanter Herausforderungen im Bereich Klima und Umwelt beizutragen.

Die Professur umfasst neben der Forschung und Lehre im Bereich Künstliche Intelligenz die folgenden Aufgaben:

• Entwicklung hybrider Modellierungsansätze, die datengetriebenes Lernen mit physikbasierten Simulationsverfahren verbinden
• Forschung zu modernen Methoden des Maschinellen Lernens, insbesondere für Datenassimilation, Unsicherheitsquantifizierung, inverse Probleme, Foundation Models und physikinformierte neuronale Netze
• Anwendung der entwickelten Methoden auf Herausforderungen wie Extremereignisvorhersage, Klima- und Küstensystemmodellierung sowie Ökosystemforschung
• aktive Mitgestaltung strategischer Forschungsprogramme am Hereon und an der UHH sowie Aufbau interdisziplinärer Kooperationen auf nationaler und internationaler Ebene
• Einwerbung und Leitung kompetitiver Drittmittelprojekte
• Übernahme von Führungsaufgaben, einschließlich der Leitung einer wissenschaftlichen Arbeitsgruppe oder Organisationseinheit
• Lehre in den Studiengängen der Informatik und Data Science sowie Betreuung von Studierenden und Promovierenden

Der § 12 Absatz 7 Satz 2 Hamburgisches Hochschulgesetz (HmbHG) findet Anwendung.

Ihr Profil

Wir suchen eine wissenschaftlich hervorragend ausgewiesene Persönlichkeit mit Erfahrungen im Forschungsbereich der ausgeschriebenen Professur.

Wir erwarten:

• international sichtbare Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz bzw. Scientific Machine Learning,
• ausgewiesene Expertise in innovativen Methoden des Maschinellen Lernens und deren Anwendung auf komplexe wissenschaftliche Fragestellungen,
• nachgewiesene Erfolge bei der Einwerbung kompetitiver Drittmittel,
• Erfahrung in der Leitung von Forschungsprojekten und wissenschaftlichen Teams,
• ausgewiesene Lehrkompetenz sowie Erfahrung in der Betreuung von Abschlussarbeiten und Promotionen sowie
• hohe Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit und zur aktiven Mitgestaltung wissenschaftlicher Netzwerke.

Wir erwarten gleichermaßen:

• herausragende Promotion
• Sprachkenntnisse in Sprache (C1). Die Sprachkenntnisse können innerhalb der ersten zwei Dienstjahre erworben werden. Die Universität Hamburg unterstützt Sie hierbei gerne.

Die Universität Hamburg

Die Universität Hamburg legt Wert auf Geschlechtergerechtigkeit, Diversität und Vereinbarkeit von Familie mit Beruf und Studium. Die Bereitschaft, dies in der Lehre und Personalführung zu berücksichtigen, wird erwartet. Darüber hinaus fordern wir qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf.

Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte behinderte Menschen haben Vorrang vor gesetzlich nicht bevorrechtigten bewerbenden Personen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung.

Wir bieten unseren Professor:innen die Möglichkeit, auf Spitzenniveau zu forschen und zu lehren. Die Universität Hamburg und die Freie und Hansestadt Hamburg bieten zudem:

• Unterstützung für Partner:innen (Dual Career) und Kinder
• Onboarding-Angebote
• Besoldung nach W-Besoldung Hamburg
• Vorteile der Verbeamtung: Sehr gute Absicherung – jetzt und im Ruhestand
• Möglichkeiten zur persönlichen und fachlichen Weiterbildung
• Benefits für die Gesundheit, u. a. EGYM Wellpass

Hinweise zur Bewerbung und zu Berufungsverfahren

Bitte laden Sie alle relevanten Bewerbungsunterlagen zusammengefasst in einer PDF-Datei hoch:

• Anschreiben
• CV
• Publikationsliste
• Nachweis von Lehrerfahrungen, z. B. in Form einer Liste der Lehrveranstaltungen
• Nachweis von Erfahrungen und Erfolgen in der Einwerbung und Durchführung von Drittmittelprojekten
• Zeugnisse und Dokumente
• drei repräsentative Veröffentlichungen
• Darlegung der Vorstellung zur zukünftigen Forschung und Lehre
• ggf. Evaluationen
• ggf. weitere Nachweise wie Vorträge, Poster, wichtige Funktionen in Organisationen

Bei technischen Problemen können Sie sich an folgende Adresse wenden:
bewerbungen@uni-hamburg.de

Im Laufe des Berufungsverfahrens wird ein Assessment Center mit einem engeren Bewerber:innenkreis durchgeführt. Weitere Informationen zu Berufungsverfahren finden Sie unter www.uni-hamburg.de/berufungsverfahren

Die Einstellungsvoraussetzungen und professoralen Aufgaben richten sich nach den rechtlichen Regularien (insbesondere §§ 15, 18 und 12 Abs. 7 Hamburgisches Hochschulgesetz).

Hinweis zur Regelanfrage nach § 34a Hamburgisches Sicherheitsüberprüfungsgesetz: Die Dienststelle stellt für die im Auswahlverfahren ausgewählte Person eine Anfrage beim Landesamt für Verfassungsschutz über dort vorliegende Erkenntnisse, wenn dafür die gesetzlichen Voraussetzungen vorliegen.

Kontakt

Prof. Dr. Frank Steinicke
frank.steinicke@uni-hamburg.de