Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in § 28 Abs. 2 HmbHG

Kurzbeschreibung

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in § 28 Abs. 2 HmbHG Einrichtung: University of Hamburg Business School, Professur für Statistik mit Anwendung in der Betriebswirtschaftslehre Wertigkeit: EGR. 13 TV-L Arbeitsbeginn: 01.06.2027, zunächst befristet für die Dauer von 3 Jahren (auf der Grundlage von § 2 Wissenschaftszeitvertragsgesetz). Eine Verlängerung um bis zu 3 Jahre ist bei positiver Bewertung der in der ersten Phase erbrachten Leistungen vorgesehen. Eine Verbeamtung auf Zeit gem. § 28 Abs. 2 HmbHG ist bei Verfügbarkeit einer entsprechenden Stelle und bei Vorliegen der beamtenrechtlichen Voraussetzungen auf Antrag möglich. Bewerbungsschluss: 09.11.2026 Arbeitsumfang: teilzeitgeeignete Vollzeitstelle Ihre Aufgaben Die Aufgaben umfassen wissenschaftliche Dienstleistungen in der Forschung und der Lehre im Fachbereich bzw. in der wissenschaftlichen Einrichtung. Im Rahmen des Beschäftigungsverhältnisses besteht Gelegenheit zur Erbringung zusätzlicher wissenschaftlicher Leistungen durch selbständige Forschung sowie zum Erwerb von Erfahrungen in der Lehre. Im Rahmen der Dienstaufgaben wird daher ein Zeitanteil von mindestens einem Drittel der vertraglich vereinbarten Arbeitszeit zur eigenen wissenschaftlichen Arbeit gewährt. Das Aufgabengebiet umfasst Forschung im Bereich kausales maschinelles Lernen, Deep Learning und Softwareentwicklung. Auch wird eine Beteiligung an den Forschungsprojekten der Professur erwartet. Darüber hinaus sind in der ersten Phase Lehrveranstaltungen im Umfang von 4 LVS zu erbringen. Ihr Profil Abschluss eines den Aufgaben entsprechenden Hochschulstudiums, Promotion. Eine exzellent abgeschlossene Promotion im Bereich Statistik, Ökonometrie oder Maschinelles Lernen wird erwartet. Insbesondere sollen vertiefte Kenntnisse im Bereich Double Machine Learning, Deep Learning und Programmierung vorliegen. Auch sollen erste Publikationen und Working Paper vorliegen, die das Potenzial zur Veröffentlichung in referierten Fachzeitschriften haben. Darüber hinaus sind exzellente Kenntnisse in statistischer Programmierung (R oder Python) Einstellungsvoraussetzung. Auch sollte einschlägige Lehrerfahrung vorhanden sein. Wir bieten Ihnen Sichere Vergütung nach Tarif Weiterbildungsmöglichkeiten Betriebliche Altersvorsorge Attraktive Lage Flexible Arbeitszeiten Möglichkeiten zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie Gesundheitsmanagement, EGYM Wellpass Bildungsurlaub 30 Tage Urlaub/Jahr 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. Die Universität Hamburg engagiert sich für Chancengerechtigkeit. Vielfalt bereichert unser universitäres Leben in Studium, Forschung, Lehre, Bildung und am Arbeitsplatz. Wir begrüßen daher alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, geschlechtlicher Identität, sexueller Orientierung, ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion oder Weltanschauung sowie Behinderung oder Erkrankung. Die Universität Hamburg strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und bittet qualifizierte Wissenschaftlerinnen ausdrücklich um ihre Bewerbung. Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte behinderte Menschen haben Vorrang vor gesetzlich nicht bevorrechtigten bewerbenden Personen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung. 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 (Informationen zur Regelanfrage und Datenschutzhinweise). Hinweis zur Bewerbung Kontakt Prof. Dr. Martin Spindler martin.spindler@uni-hamburg.de +49 40 2395-21544 Standort Moorweidenstraße 18 20148 Hamburg Zu Google Maps Kennziffer 275 Bewerbungsschluss 09.11.2026 Bitte senden Sie uns Ihre Bewerbung mit folgenden Unterlagen ausschließlich über das Online-Bewerbungsformular: • Bewerbungsschreiben • Lebenslauf • Hochschulabschluss Bei technischen Problemen können Sie sich an folgende Adresse wenden: bewerbungen@uni-hamburg.de Weitere Informationen zum Datenschutz bei Auswahlverfahren.

• Research Associate "Characterisation of high-entropy nanostructures utilizing modern X-ray methods" § 28 Subsection 1 HmbHG

  Forschung · Exzellenzcluster „Advanced Imaging of Matter“ (Photonen- und Nanowissenschaften) · Bewerbungsfrist 19. November 2026

• Research Associate as Research Software Engineer § 28 Subsection 3 HmbHG

  IT · House of Computing and Data Science (HCDS) · Bewerbungsfrist 5. November 2026

• Research Associate for the Project “Identifying early markers of aberrant cognition: oscillatory and aperiodic brain activity in adolescents at risk for schizophrenia” § 28 Subsection 3 HmbHG (2 positions)

  Forschung · Psychologie und Bewegungswissenschaft · Bewerbungsfrist 15. November 2026

• Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Projekt „Identifying early markers of aberrant cognition: oscillatory and aperiodic brain activity in adolescents at risk for schizophrenia“ § 28 Abs. 3 HmbHG (2 Stellen)

  Wissenschaftliche Mitarbeit · Psychologie und Bewegungswissenschaft · Bewerbungsfrist 15. November 2026

• Research Associate (Postdoc) with a Focus on Violence and Security in the Anthropocene § 28 Subsection 2 HmbHG

  Postdoc · Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Erdsystemwiss. · Bewerbungsfrist 16. November 2026

• Research Associate for the Project “nEXt-RNA” as Project manager § 28 Subsection 3 HmbHG

  Verwaltung · Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Bio · Bewerbungsfrist 30. Oktober 2026