Die Charité – Universitätsmedizin Berlin zählt zu den größten Universitätskliniken Europas. Hier forschen, heilen und lehren Ärzt*innen und Wissenschaftler*innen auf internationalem Spitzenniveau. Die Charité ist die gemeinsame medizinische Fakultät von Freier Universität Berlin und Humboldt-Universität zu Berlin und wird weltweit als ausgezeichnete Ausbildungsstätte geschätzt. Die Charité verteilt sich auf insgesamt vier Standorte mit rund 100 Kliniken und Instituten, die in 17 CharitéCentren gebündelt sind. Die Charité hat die Zertifikate zum Audit berufundfamilie® und zum Audit familiengerechte Hochschule® erhalten.
Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) ist 2019 aus der Fusion zweier nationaler Kompetenzzentren für Künstliche Intelligenz hervorgegangen: dem Berlin Big Data Center (BBDC) und dem Berlin Center for Machine Learning (BZML). Eingebettet in die pulsierende Metropolregion Berlin bietet das BIFOLD ein hervorragendes wissenschaftliches Umfeld und zahlreiche Kooperationsmöglichkeiten für nationale und internationale Forschende und betreibt Grundlagenforschung in den Bereichen Big Data Management und maschinelles Lernen sowie deren Überschneidungen, um zukünftige Talente auszubilden und einen hochwirksamen Wissensaustausch zu schaffen.
Die Anstellung erfolgt als Professor*in im Angestelltenverhältnis gemäß § 102 Absatz 5 Berliner Hochschulgesetz (BerlHG). Die Lehrverpflichtung richtet sich nach der Lehrverpflichtungsverordnung für die Berliner Hochschulen (LVVO) und wird auf 4 Lehrveranstaltungsstunden (LVS) reduziert.
Die Professur soll Forschungsarbeiten zu Big Data und Machine Learning in den Anwendungskontext des klinischen Datenmanagements bringen. In diesem Zusammenhang soll sowohl die Grundlagenforschung zum Datenmanagement und multimodalen Machine Learning als auch deren Anwendung in klinischen Umgebungen ausgebaut werden. Gesucht werden insbesondere Personen mit ausgewiesener Expertise in Health Data Engineering, Dateninfrastruktur und FAIR-Data-Prinzipien. Die Forschungsleistungen sollen durch einschlägige Publikationen sowie weitere, dem Karrierestadium angemessene wissenschaftliche Leistungen, belegt sein.
Einstellungsvoraussetzungen: Gemäß § 100 BerlHG erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik oder einem vergleichbaren Fachgebiet und eine abgeschlossene Promotion. Darüber hinaus müssen eine Professur bzw. Juniorprofessur, eine Habilitation oder vergleichbare wissenschaftliche Leistungen vorliegen.
Mit der Professur sind neben den oben stehenden Einstellungsvoraussetzungen folgende Anforderungen verbunden:
1) fundiertes Fachwissen sowie nachgewiesene wissenschaftliche Expertise auf dem Gebiet der methodischen und systematischen Erfassung, Integration, Aufbereitung, Analyse und Bereitstellung biomedizinischer Daten
2) Erfahrung im Bereich moderner datenwissenschaftlicher Verfahren – etwa aus dem Bereich des Deep Learning, Multimodalen Lernens und Self-Supervised Learning – auf komplexe und heterogene klinische Daten
3) originäres (eigenständiges) Forschungsportfolio auf dem Gebiet des Data Engineering, nachgewiesen durch entsprechende Publikationsleistungen und erfolgreiche Einwerbung von Drittmittelprojekten
4) hervorragende internationale Reputation, z. B. Mitarbeit in Gremien nationaler und internationaler Fachgesellschaften
5) umfangreiche Lehrerfahrung und hervorragende didaktische Fähigkeiten
Die Bewerbenden haben durch ihre bisherigen wissenschaftlichen Arbeiten darzulegen, dass sie die genannten Anforderungen an die W3-Professur erfüllen und die wissenschaftlichen Aktivitäten auf dem Gebiet der Data Engineering in Health aktiv mitgestalten und die in diesen Bereichen bestehenden Forschungsaktivitäten an der Charité komplementär ergänzen.
Neben den sich insbesondere aus § 99 BerlHG ergebenden dienstlichen Aufgaben werden an die Bewerbenden außerdem folgende Erwartungen gestellt:
1) Vertretung des Fachs „Data Engineering in Health“ in Forschung und Lehre unter Beachtung der Standards robuster, reproduzierbarer, transparenter und verantwortungsvoller Wissenschaft, dazu gehört auch die Berücksichtigung von Geschlecht
2) Entwicklung von Konzepten und Technologien für ein qualitativ hochwertiges, interoperables und forschungsunterstützendes Datenmanagement entlang des gesamten klinischen Datenlebenszyklus
3) Einbindung in relevante Forschungsschwerpunkte und Forschungsverbünde der Charité und in fakultätsübergreifende Forschungsnetzwerke / Graduiertenkollegs sowie in die zukunftsgerichteten strategischen Initiativen der Charité (Charité 2030 und Charité Internationalisierungsstrategie)
4) Kooperation mit den vorklinischen und klinischen Einrichtungen der Charité und das BIFOLD hinaus mit anderen Institutionen in Berlin und Brandenburg
5) Bereitschaft zur aktiven Mitgestaltung der an der Charité angebotenen Studiengänge sowie Gewährleistung einer fundierten postgradualen Aus- und Weiterbildung sowie Engagement in der Nachwuchsförderung von Mediziner*innen und Wissenschaftler*innen
6) Bereitschaft, sich auf der Grundlage der Werte der Charité – Respekt, Leidenschaft, Courage, Neugier, Verbindlichkeit, Offenheit – aktiv für die Personalentwicklung einzusetzen, dazu gehört insbesondere auch die gezielte Unterstützung von Frauen in ihrer beruflichen Entwicklung sowie die Schaffung eines interprofessionellen Arbeitsumfelds, das alle Mitarbeitenden wertschätzt
Für die Durchführung der Dienstaufgaben sind Kenntnisse der deutschen Sprache auf C1-Niveau (fachkundige Sprachkenntnisse gemäß der Kultusministerkonferenz) wünschenswert.
Die Charité und das BIFOLD verfolgen nachhaltig die Berücksichtigung von Geschlecht und Diversität in den personellen Strukturen von Wissenschaft und Versorgung und damit eine Erhöhung des Anteils von Frauen am wissenschaftlichen Personal und fordern Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Bei gleichwertiger Qualifikation werden Frauen im Rahmen der rechtlichen Möglichkeiten vorrangig berücksichtigt. Schwerbehinderte Bewerbende werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt. Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, sozialer Herkunft, Religion oder Alter.
Schriftliche Bewerbungen erbitten wir mit Einreichung Ihrer konzeptionellen Ideen sowie unter Beachtung der Vorgaben im Internet (https://career.charite.de/am/calls/Bewerbungshinweise.pdf) bis Freitag, den 10. April 2026 unter https://career.charite.de hochzuladen.
Im Rahmen des Berufungsverfahrens entstehende Kosten werden von der Charité – Universitätsmedizin Berlin nicht übernommen.
Für inhaltliche und formale Nachfragen zur Professur und zum Bewerbungsprozess kontaktieren Sie bitte berufungen@charite.de.