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Professur für AI Systems Engineering

in 80331, München, Bayern, Deutschland
Unternehmen: Hochschule München University of Applied Sciences
Vollzeit position
Verfasst am 2026-09-14
Berufliche Spezialisierung:
  • Erzieher
    Universitätsprofessor, Akademisch
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 90000 - 130000 EUR pro Jahr EUR 90000.00 130000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
  • Machine Learning Operations (MLOps)
  • Large Scale Computing

Als eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Deutschland widmen wir uns einem umfassenden Themenspektrum aus Wirtschaft, Technik, Sozialem und Design, ganzheitlich und interdisziplinär. Wir sehen unsere Herausforderung und Verpflichtung in einer aktiven Zukunftsgestaltung durch Lehre, Forschung und Transfer. Die partnerschaftliche Zusammenarbeit mit Wirtschaft und Gesellschaft ist für uns von zentraler Bedeutung.

Zur Verstärkung der Fakultät für Informatik und Mathematik möchten wir zum Sommersemester 2027 oder später folgende Stelle besetzen.

Professur für AI Systems Engineering (W2)

Kennziffer: 0796

Wir suchen Sie:

wissenschaftlich, praxisnah, zukunftsorientiert

Sie (m/w/d) haben wissenschaftliche Expertise und praktische Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von KI Systemen und möchten diese Themen und deren Grundlagen unseren Studierenden näherbringen und Ihr Fachgebiet wissenschaftlich und praxisnah weiterentwickeln?

Dann werden Sie Teil unseres kollegialen Teams, das engagiert, kreativ und in hohem Maße selbstbestimmt Bildungsangebote für junge Menschen gestaltet, durch angewandte Forschung Lösungen schafft für konkrete Herausforderungen der Praxis und so einen wichtigen, sinnstiftenden Beitrag leistet zur Gesellschaft von morgen.

Sie beherrschen die Bandbreite des AI Engineering von der Auswahl und Dimensionierung der Hardware-Infrastruktur bis hin zur Implementierung und Orchestrierung von KI-Modellen im produktiven Einsatz. Darüber hinaus verfügen Sie über vertiefte Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden oder auch angrenzenden Gebiete

  • Machine Learning Operations (MLOps)
  • AI Architecture
  • Large Scale Computing
  • Data Engineering

Idealerweise besitzen Sie praktische Erfahrung mit der Anwendung dieser Themen im Kontext von Public Health.

Sie begeistern sich für die Lehre, wissenschaftliche Herangehensweisen und Praxisrelevanz und bringen dabei Ihre vielfältigen Kompetenzen und Erfahrungen ein, auch im Rahmen von interdisziplinären Studienangeboten. Sie sind eine Persönlichkeit, die

  • gerne lösungsorientiert und interdisziplinär im Team arbeitet und dabei innovationsfreudig agiert,
  • in der Lehre moderne Werkzeuge und didaktische Methoden einsetzt und diese bedarfsgerecht weiterentwickelt,
  • projektbasiertes Lehren sowie studierendenzentriertes Lernen unterstützt,
  • empathisch und offen kommuniziert,
  • für den Austausch mit anderen Lehr- und Forschungseinreichtungen offen ist.

Wir erwarten eine Promotion oder eine promotionsadäquate wissenschaftliche Leistung in der Informatik oder einem angrenzenden Fachgebiet.

Für die Professur gilt
  • Sie übernehmen gegebenenfalls Lehrveranstaltungen aus verwandten Gebieten, auch in anderen Fakultäten.
  • Sie sind bereit und befähigt Lehrveranstaltungen auch in englischer Sprache anzubieten.
  • Sie bilden sich didaktisch stetig fort und sind motiviert, neue Lehrmethoden, innovative Lehrtechnologien und Onlinelehre einzusetzen.
  • Sie arbeiten aktiv an der Weiterentwicklung des Fachgebiets, an der Internationalisierung der Fakultät und in der Selbstverwaltung der Hochschule mit.
  • Darüber hinaus engagieren Sie sich bei Projekten der angewandten Forschung und im Bereich des Wissens- und Technologietransfers.
Für die Professur brauchen Sie
  • ein abgeschlossenes Hochschulstudium
  • pädagogische Eignung, welche Sie unter anderem durch die Probelehrveranstaltung nachweisen
  • besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit, die durch eine Promotion oder durch ein Gutachten über promotionsadäquate Leistungen nachgewiesen wird
  • besondere Leistungen bei der Anwendung oder Entwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse und Methoden in einer mindestens fünfjährigen beruflichen Praxis, die nach Abschluss des Hochschulstudiums…
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