Fachbereich Mathematik/Informatik/Physik

Unter der Konsortialführung der Universität Osnabrück wird mit sieben weiteren Institutionen das Forschungs- und Innovationsprojekt „KI-Reallabor Agrar“ (RLA) eingerichtet. Die Partner sind das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), die Hochschule Osnabrück (HSOS), das Agrotech Valley Forum e.V. (AVF), die Technische Universität Braunschweig (TUBS), das Johann Heinrich von Thünen-Institut (TI), das Netzwerk Ackerbau Niedersachsen e.V. (NAN) sowie das Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB).

Das Kernziel des RLA ist es, signifikante Beiträge für die Transformation der Landwirtschaft hin zu mehr Nachhaltigkeit über KI-, Data Science und Robotik-basierte Werkzeuge zu leisten sowie die technologische Souveränität Deutschlands und Europas zu stärken, um den Wirtschaftsstandort positiv und signifikant zu beeinflussen.

Das RLA sucht an der Universität Osnabrück am Fachbereich Mathematik/Informatik/Physik zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n

wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (Postdoc) (m/w/d) (Entgeltgruppe 13 TV-L, 100%)

befristet für die Dauer von 3 Jahren.

Ihre Aufgaben:

• Eigenverantwortliche Konzeption und Koordination eigener wissenschaftlicher Projekte zu den Themen des RLA in den Bereichen Data Science und Künstlicher Intelligenz mit Fokus auf der anwendungsorientierten Grundlagenforschung
• Zusammenarbeit mit den Projektpartnern und Transferaktivitäten
• Publikation wissenschaftlicher Ergebnisse in international renommierten Fachzeitschriften und deren Präsentation auf nationalen und internationalen Fachtagungen
• Einwerbung von Drittmittelprojekten
• Nachwuchsförderung, insbesondere Betreuung von Bachelor-, Master- und Doktorarbeiten
• Selbstverwaltungsaufgaben des RLA

Einstellungsvoraussetzungen:

• Eine überdurchschnittlich abgeschlossene einschlägige Promotion und einen überdurchschnittlich abgeschlossenen wissenschaftlichen Hochschulabschluss (Master oder äquivalent) in Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder verwandten Studiengängen
• Fundierte Fachkenntnisse in mindestens einem der relevanten Bereiche: angewandte Multivariate Statistik, Datenaggregation, Datengetriebene Prozessmodellierung, Data Science, Digitale Zwillinge, Maschinelles Lernen
• Praktische Erfahrungen in der eigenständigen Entwicklung und Anwendung von Algorithmen des Maschinellen Lernens
• Fundierte Programmierkenntnisse
• Fähigkeit zur eigenständigen wissenschaftlichen Forschung

Idealerweise verfügen Sie über:

• Erfahrungen im Umgang mit Versionierungswerkzeugen, wie z.B. Git. sowie Erfahrung mit unix-basierten Systemen, wie z.B. Linux
• Flexibilität, Kreativität und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit
• Hohes Verantwortungsbewusstsein, Zuverlässigkeit, persönliches Engagement und zielorientiertes und selbständiges Arbeiten sowie wissenschaftliche Ambitionen
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Erfahrung in der Betreuung von Bachelor- und Masterstudierenden
• Erfahrung in der Drittmittelakquise
• Erfahrung in der Projektkoordination

Wir bieten Ihnen:

• Spannende Forschungsaufgaben in den Bereichen Data Science und Künstlicher Intelligenz mit gesellschaftlich höchst relevanten Anwendungsfeldern im Rahmen des RLA
• Die Möglichkeit, Ihre Beiträge in Konferenz- und Journal-Publikationen zu veröffentlichen
• Projektverantwortung und Co-Betreuung von Doktorand*innen
• Ein hochmotiviertes und internationales Team
• Die interdisziplinäre Unterstützung durch die Projektpartner des RLA ist gesichert
• Gelegenheit zur Etablierung einer eigenen Forschungsthematik und Aufbau einer Nachwuchsgruppe
• Möglichkeit zur Habilitation
• Flexible Arbeitszeiten und exzellente Ausstattung

Das RLA arbeitet an mehreren Standorten und eine Bereitschaft zu Reisetätigkeit wird daher vorausgesetzt.

Auf die Möglichkeit einer Teilzeitbeschäftigung wird hingewiesen.

Als familiengerechte Hochschule setzt sich die Universität Osnabrück für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie ein.

Die Universität Osnabrück setzt sich für Chancengleichheit, Vielfalt und die berufliche Gleichstellung der Geschlechter ein. Wir fördern eine Wissenschafts- und Arbeitskultur, die gerechte Chancen sowie ein diskriminierungsfreies Lern-, Lehr- und Arbeitsumfeld ermöglicht. Dabei streben wir eine gerechte Repräsentation aller gesellschaftlichen Gruppen unter unseren Mitarbeitenden an und wirken Unterrepräsentanzen entgegen.

Bewerbungen von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Ihre vollständigen Unterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse, Urkunden, Motivations-schreiben) richten Sie bitte ausschließlich in elektronischer Form (in einer PDF-Datei) und unter gesonderter Beifügung des Vordrucks „Bewerbungsprofil“ (DOCX, 14,55 kB) bis zum 01.11.2026 via E-Mail an: [email protected]

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Weitere Informationen zu dieser Stellenausschreibung erteilt Herr Professor Dr. Paul Breiding, [email protected].