RU BOCHUM - W2 t.t. Data Science in Economics

In der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft der Ruhr-Universität  Bochum ist im Kompetenzfeld „Centrum für Entrepreneurship, Innovation und Transformation (CEIT)“ zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine zunächst auf fünf Jahre befristete W2-Professur (mit Tenure Track nach W3) für Data Science in Economics zu besetzen.

Frist: 19.08.2021

Die Ruhr-Universität Bochum (RUB) ist eine der führenden Forschungsuniversitäten in Deutschland. Als reformorientierte Campusuniversität vereint sie in einzigartiger Weise die gesamte Spannbreite der großen Wissenschaftsbereiche. Das dynamische Miteinander von Fächern und Fächerkulturen bietet den Forschenden wie den Studierenden gleichermaßen besondere Chancen zur interdisziplinären Zusammenarbeit. Ein zentrales Thema des CEIT ist die Erforschung, wie Innovationen zu wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Transformation führen. Durch die Digitalisierung entsteht eine Vielzahl neuartiger Daten in ökonomischen Kontexten, die sowohl in der Forschung als auch der unternehmerischen und wirtschaftspolitischen Praxis verwendet werden können.

Die zukünftige Stelleninhaberin/der zukünftige Stelleninhaber soll das Fachgebiet Data Science in der Wirtschaftswissenschaft in Forschung und Lehre vertreten. Erwünscht sind Kandidatinnen und Kandidaten, die eine nachgewiesene Kompetenz in der Verarbeitung und Modellierung von hochdimensionalen Daten auch in unterschiedlichen Datenformaten (z.B. Sprach- und Bilddaten, Texte) sowie in dazu geeigneten Analysemethoden (z.B. Machine Learning, Data Mining, Descriptive/Predictive/Prescriptive Analytics, Econometrics of Big Data) exzellente Leistungen in der Forschung aufweisen. Der Forschungsschwerpunkt der Professur soll auf der Anwendung der Methoden für ökonomische Fragestellungen liegen. Inhaltlich wird eine Anschlussfähigkeit an die Schwerpunktthemen der Fakultät erwartet. Besonders willkommen wäre die Anwendung der Methoden in den Themenfeldern Energie und Nachhaltigkeit, Unternehmensdaten und Geschäftsmodelle, Finance oder regionalen Daten. Eine positiv evaluierte Juniorprofessur, Habilitation oder gleichwertige wissenschaftliche Leistungen sowie der Nachweis besonderer Eignung für die akademische Lehre werden ebenso vorausgesetzt wie die Bereitschaft zur Mitwirkung in der akademischen Selbstverwaltung.

Erwartet wird außerdem:

  • Methodenausbildung in Data Science in den Lehrangeboten der Fakultät,
  • Lehre im Studiengang Angewandte Informatik,
  • Mitwirkung am gemeinsamen Masterstudiengang „Econometrics“ der UAR-Universitäten,
  • Bereitschaft zur Zusammenarbeit in der Forschung mit anderen Mitgliedern der Fakultät und mit Kooperationspartnern außerhalb der Fakultät, u.a. mit dem Exzellenzcluster CASA, dem MPI Cyber Security and Privacy, dem RWI und dem UA RuhrGraduiertenkolleg „Regionale Ungleichheiten“.

Wir wollen an der Ruhr-Universität besonders die Karrieren von Frauen und People of Color in den Bereichen, in denen sie unterrepräsentiert sind, fördern und freuen uns daher sehr über entsprechende Bewerbungen sowie über die von nichtbinären und genderqueeren Bewerber*innen. Auch die Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter und gleichgestellter Bewerberinnen und Bewerber sind sehr willkommen.

Da von der Professur die Einwerbung von Drittmitteln erwartet wird, ist eine Übersicht über die bereits erzielten Einwerbungserfolge Bestandteil der Bewerbungsunterlagen, die – neben dem Lebenslauf, dem Schriftenverzeichnis und dem Lehrverzeichnis – auch je zweiseitige Konzepte zur Ausgestaltung der Forschungs- und Lehraktivitäten der Professur beinhalten. Bewerbungen werden bis zum 19.08.2021 erbeten an den Vorsitzenden der Berufungskommission, bevorzugt per Email an empwifo@rub.de oder per Post an Prof. Dr. Thomas K. Bauer in der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft, Ruhr-Universität Bochum, D-44780 Bochum, an den Sie sich bei Rückfragen gern wenden können. Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten bei Bewerbungsverfahren: https://www.ruhr-uni-bochum.de/de/informationen-zur-erhebung-personenbezogener-daten.