Diese W1-Stelle ist mit einem Tenure Track auf W3 versehen. Spätestens nach 5 Dienstjahren wird ein Evaluationsverfahren mit dem Ziel eröffnet, festzustellen, ob die persönlichen Leistungen für eine Berufung auf Lebenszeit erfüllt sind. Von Tenure-Track-Professoren*innen (m/w/d) an der HU Berlin werden Leistungen in den Bereichen Forschung und Akademische Lehre sowie Engagement in der akademischen Selbstverwaltung und der Erwerb von Personalführungskompetenzen sowie die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses erwartet. Aus dem Rahmenkatalog [https://hu.berlin/tenuretrack_katalog] werden im Laufe des Berufungsverfahrens die konkreten Leistungsanforderungen bestimmt.
Die Professur soll die Fakultät in der Lehre und der Forschung im Bereich der Denomination unterstützen. In der Lehre wird die Mitarbeit in den Bachelor-, Master- und Doktorand*innen-Programmen der Fakultät sowie den fakultätsübergreifenden Masterstudiengängen Statistik und Wirtschaftsinformatik erwartet. Insbesondere soll die Lehre der Fakultät durch neue Angebote an der Schnittstelle von Wirtschaftswissenschaften und Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere Machine Learning (ML), verstärkt werden.
In der Forschung soll die Professur sich der Entwicklung und Anwendung von KI/ML Methoden in den Wirtschaftswissenschaften widmen. Denkbar wäre eine methodische Schwerpunktsetzung in einem der Bereiche algorithmische Textdatenanalyse (NLP), Bayesian Analytics, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen (XAI) oder der Schnittstelle von ML und Ökonometrie (z. B. Causal ML, Policy bzw. Reinforcement Learning). Die Forschungsergebnisse sollen in den einschlägigen internationalen Zeitschriften und bei einschlägigen internationalen Konferenzen publiziert werden.
Es wird erwartet, dass die Professur mit Mitgliedern der Fakultät im Rahmen von Forschungsprojekten eng zusammenarbeitet. Hierzu sollten KI/ML-Methoden insbesondere im Kontext der wirtschaftswissenschaftlichen Schwerpunkte der Fakultät behandelt werden, wie sie z. B. durch die DFG-geförderten Transregios "Accounting for Transparency" und "Rationality & Competition" repräsentiert werden. Ein Austausch mit der KI-Forschungsgruppe zu Deep Learning & Statistik ist ebenfalls erwünscht.
Die Anforderungen für die Berufung gemäß § 102c i. V. m. § 102a des Berliner Hochschulgesetzes müssen erfüllt werden.
Die Humboldt-Universität strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und fordert qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Bewerbungen aus dem Ausland sind erwünscht. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht.
Bewerbungen inklusive eines Lebenslaufs, Motivationsschreibens, Forschungsexposés, Job Market Papers (oder einer anderen wissenschaftlichen Arbeit) sowie zweier Referenzschreiben senden Sie bitte bis zum 28.12.2023 unter Angabe der Kennziffer JP/004/23 an die Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Dekan – Prof. Dr. Daniel Klapper, Unter den Linden 6, 10099 Berlin nur per E-Mail in einer PDF-Datei an: dekanat.wiwi@hu-berlin.de.
Für weitere Informationen zur Ausschreibung wenden Sie sich bitte an Professor Stefan Lessmann (stefan.lessmann@hu-berlin.de) und Professorin Sonja Greven (sonja.greven@hu-berlin.de).
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.