Tenure Track-professur - Heidelberg, Deutschland - Universität Heidelberg
Beschreibung
An der Fakultät für Mathematik und Informatik der Universität Heidelberg ist eineTenure Track-Professur (W1 mit Tenure Track auf W3)
für Mathematische Datenwissenschaften und Optimierung (w/m/d)
zu besetzen.
Ihr Aufgabenbereich:
Die Forschungsschwerpunkte der Professur sollen das Institut für Mathematik in den Bereichen Mathematische Datenwissenschaften, Optimierung und Numerik stärken und insbesondere zur strategischen Initiative "Science-Based Machine Learning" der Universität Heidelberg im Grundlagenbereich beitragen.
Ihr Profil:
Gesucht ist ein
e im Bereich Optimierung oder in einem anderen relevanten Kerngebiet der angewandten Mathematik erfahrene r Mathematiker in mit einer klaren mathematisch-innovativen Forschungsperspektive in Bezug auf Maschinelles Lernen und/oder die Datenwissenschaften.
- Erwartet wird eine durch Publikationen ausgewiesene exzellente Forschungstätigkeit.
- Erwünscht ist ein aktives Engagement am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (IWR), am Carl-ZeissZentrum für modellbasierte Künstliche Intelligenz, sowie im Exzellenzcluster STRUCTURES.
- Vorausgesetzt wird eine Beteiligung an der akademischen Selbstverwaltung und in der Lehre, insbesondere am geplanten Master-Studiengang "Mathematics of Machine Learning and Data Science", aber auch im Grundlagenbereich der Mathematik.
- und Beschäftigungsphase als wissenschaftliche Mitarbeiter
in zusammen nicht mehr als sechs Jahre betragen haben.
Wir bieten
ein hervorragendes, aktives Umfeld in der mathematischen Forschung mit vielfältigen Anknüpfungspunkten, v.a. in den Natur
See English version below
Tenure Track Professorship (W1 with Tenure Track to W3)
in Mathematical Data Science and Optimization (f/m/d)
Your responsibilities:
The research interests of a successful applicant should strengthen the Institute for Mathematics in the area of Mathematical Data Science, Optimization and Numerical Analysis and contribute to the university's strategic initiative "Science-Based Machine Learning" in fundamental aspects.
Your qualification:
We are looking for a mathematician with a clear, mathematically innovative research perspective in the area of Machine Learning and/or Data Science, and a developing track record in Optimization or another relevant core area of applied mathematics.
- Applicants are expected to have an excellent publication and research record.
- Active engagement within the Interdisciplinary Center for Scientific Computing (IWR), the Carl-ZeissCenter for Model-Based Artificial Intelligence, as well as the DFG Cluster of Excellence STRUCTURES is highly desirable.
- Participation in the administrative tasks of the institute and the faculty is expected, as well teaching at all levels. This includes especially the planned Masters program "Mathematics of Machine Learning and Data Science", but also foundational mathematics modules.
If you spent time employed as a research assistant (before or after your doctorate), this employment and the period of your doctoral studies combined should not exceed six years.
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