Humboldt-Universität zu Berlin - Abteilung Haushalt und Personal

W3-S-Professur für „Mathematische Statistik“

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Kennziffer
PR/010/24
Kategorie(n)
Professuren
Anzahl der Stellen
1
Einsatzort

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Mathematik

Bewerbung bis
19.07.24
Text

Am Institut für Mathematik der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Humboldt-Universität zu Berlin (HU Berlin) ist in einem gemeinsamen Berufungsverfahren („Berliner Modell“) mit dem Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik (WIAS), Leibniz-Institut im Forschungsverbund Berlin e.V., eine

W3-S-Professur für „Mathematische Statistik“

zum 01.04.2025 zu besetzen.

Die Humboldt-Universität zu Berlin ist eine der forschungsstärksten Universitäten in Deutschland und erreicht im internationalen Vergleich stets Spitzenplätze unter den besten deutschen Hochschulen. Sie ist eine von drei Exzellenzuniversitäten im Rahmen der Berlin University Alliance.

Das Weierstraß-Institut ist ein führendes europäisches Forschungsinstitut im Herzen Berlins. Es ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft und betreibt international anerkannte, projektorientierte Spitzenforschung in der Angewandten Mathematik mit dem Ziel, zur Lösung komplexer Probleme in Technik, Wissenschaft und Wirtschaft beizutragen. Es bearbeitet den gesamten wissenschaftlichen Lösungsprozess, beginnend mit einer mathematischen Modellierung über eine theoretische Analyse des Modells bis hin zur numerischen Simulation der Lösung.

 

Die Position beinhaltet am Weierstraß-Institut die Leitung einer entsprechenden Forschungsgruppe. Der*die Stelleninhaber*in vertritt am Institut für Mathematik der HU Berlin insbesondere das Fach „Mathematische Statistik“ in der Lehre. Die Lehrverpflichtung beträgt 2 LVS.

Die zentrale Forschungsaufgabe der Stelle ist mit dem Weierstraß-Institut verbunden und beinhaltet die Entwicklung innovativer mathematischer Analysemethoden und Algorithmen zur Behandlung statistischer Problemstellungen. Die fachliche Ausrichtung der Professur ist an der Schnittstelle zu datengetriebenen Problemen und deren Anwendungen angelegt. Insbesondere soll sich der*die Stelleninhaber*in mit statistischen Algorithmen, stochastischen Prozessen und Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens befassen. Methodische und interdisziplinäre Anwendungsfelder liegen bevorzugt im Bereich der Hauptanwendungsgebiete des Weierstraß-Instituts. Offenheit für weitere Kooperationen in Bereichen mit datenrelevanten Fragen wird erwartet.

Die Einwerbung und Leitung von Drittmittelprojekten sowie die Bereitschaft zur Mitarbeit an Berliner Verbundprojekten wie dem Exzellenzcluster MATH+ und Sonderforschungsbereichen wird erwartet.

Zu den weiteren Aufgaben gehören Führung und Entwicklung von Mitarbeiter*innen, Förderung von wissenschaftlichem Nachwuchs, Frauen und gesellschaftlicher Vielfalt, Wissens- und Technologietransfer, Initiativen zur Internationalisierung, gender- und diversitykompetentes und nachhaltigkeitsorientiertes Handeln sowie Gremien- und Kommissionsarbeit.

 

Die Anforderungen für die Berufung gemäß § 100 des Berliner Hochschulgesetzes müssen erfüllt werden, insbesondere wird ein erfolgreich abgeschlossenes Promotionsstudium der Mathematik oder in einem verwandten Fach vorausgesetzt.

Mehrjährige Forschungs- und Leitungserfahrung wird erwartet.

Der*die Kandidat*in verfügt über ein internationales Profil, welches sich durch eine einschlägige Publikationstätigkeit, internationale Vortragserfahrungen und Kooperationen auszeichnet. Relevante Lehrerfahrung, Erfahrung bei der Betreuung von Abschlussarbeiten und Erfahrung in der akademischen Selbstverwaltung sowie Erfahrung in der Einwerbung und Durchführung von Drittmittel- oder Verbundprojekten werden erwartet.

Die HU Berlin und das Weierstraß-Institut erwarten von ihren Professor*innen/ Forschungsgruppenleitungen die Fähigkeit, Verantwortung für die Leitung und strategische Entwicklung ihres Fachgebiets und ihrer Mitarbeiter*innen zu übernehmen. Das beinhaltet auch Engagement in der Nachwuchs- und Frauenförderung, Gender- und Diversitykompetenz im Sinne der Schaffung diversitätssensibler Arbeits- und Studienbedingungen und inhaltlicher Impulssetzung in Forschung und Lehre sowie die Mitwirkung in der akademischen Selbstverwaltung. Interdisziplinäre Kooperationen, Initiativen im Wissens- und Technologietransfer sind erwünscht. Als international profilierte Universität und Forschungseinrichtung setzen wir gute Englischkenntnisse voraus und begrüßen auch ausdrücklich Bewerbungen von nichtdeutschsprachigen Wissenschaftler*innen.

 

Die HU Berlin und das Weierstraß-Institut streben eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und fordern qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Bewerber*innen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die HU Berlin und das Weierstraß-Institut schätzen die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgen die Ziele der Chancengleichheit.

Die HU Berlin und das Weierstraß-Institut sind als familiengerechte Einrichtungen zertifiziert und bieten Ihnen und Ihrer Familie mit dem Dual Career Service Unterstützung beim Wechsel nach Berlin an. Bewerbungen aus dem Ausland sind explizit willkommen.

 

Bewerbung an

Bewerbungen (mit Anschreiben, Lebenslauf, Publikationsliste, Forschungsprofil mit aktuellen und zukünftigen Projekten, Liste der Lehrveranstaltungen, ggf. Lehrevaluation,

bis zu 5 ausgewählte Publikationen, sowie Kopien von Zeugnissen und Urkunden) richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die Humboldt-Universität zu Berlin, Dekanin der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät, Prof. Dr. Caren Tischendorf, Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt elektronisch unter https://www2.mathnat.hu-berlin.de/mathstatistik hochzuladen. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.