Professor für Generative AI W3 oder W2 mit Tenure Track zu W3

Die Technische Universität Nürnberg (UTN), gegründet im Jahr 2021, ist ein dynamisches Experimentierfeld für die Universität der Zukunft – angepasst an das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz sowie an den ständigen technologischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Wandel. Mit dem Ziel, eine führende internationale Institution mit einem Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz zu werden, setzt die UTN gleichermaßen auf Exzellenz in Forschung, Lehre und Transfer.

Um ihre Vision flexibel und effizient umzusetzen, verfügt die UTN über eine schlanke Governance‑Struktur. Ihr nachhaltiger, 37 Hektar großer Campus, der teilweise auch als Wohncampus genutzt wird, bildet das Herzstück eines neuen Stadtteils in Nürnberg, unweit der historischen Altstadt. Dort werden künftig rund 6.000 Studierende von etwa 200 Professorinnen und Professoren sowie zahlreichen wissenschaftlichen und administrativen Mitarbeitenden betreut. Die akademische Organisation der UTN basiert auf Departments als zentrale Struktureinheiten.

Neben den bereits etablierten Departments für Computer Science & Artificial Intelligence sowie Liberal Arts & Social Sciences sind drei weitere Departments in Planung:
Biological Engineering, Mechatronic Engineering und Natural Sciences. Die Departments zeichnen sich durch flache Hierarchien aus und schaffen neue Möglichkeiten, um moderne und anspruchsvolle Karrierewege anbieten zu können. Die UTN legt großen Wert auf interdisziplinäre Zusammenarbeit, was unter anderem durch Forschung in thematischen Aktivitätsfeldern gefördert wird. Die meisten Studiengänge an der UTN werden auf Englisch angeboten. In Verwaltung, Lehre und Forschung sind sowohl Deutsch als auch Englisch als Arbeitssprachen etabliert, während die offizielle Amtssprache Deutsch ist.

Digitale Technologien, KI und innovative Anwendungen werden gezielt eingesetzt, um den Universitätsalltag für alle zu verbessern. Die UTN zeichnet sich durch eine offene und integrative Kultur aus, in der sich jeder willkommen fühlt. Unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Erfahrungen von Mitarbeitenden, Studierenden und Interessenvertretern helfen dabei, Spitzenleistungen zu erzielen und Talente zu entwickeln. Die Metropolregion Nürnberg gehört zu den innovativsten Regionen der EU.

Sie überzeugt mit erschwinglichen Lebenshaltungskosten, hoher Lebensqualität und einer naturnahen Stadtkultur. Zuwüglich bietet sie ein ausgezeichnetes regionales Verkehrsnetz sowie eine optimale Anbindung an europäische Reiserouten und internationale Verkehrsknotenpunkte in Deutschland.

im Department Computer Science & Artificial Intelligence

Sie vertreten das Fach Generative AI in Forschung und Lehre und spielen eine wichtige Rolle beim Aufbau des Departments Computer Science & Artificial Intelligence (CSAI). Sie kooperieren mit exzellenten internationalen Forschenden im Bereich der Computerwissenschaften und künstlichen Intelligenz. Ebenso bringen Sie mit exzellenten Forschenden am CSAI Department und den anderen Departments der UTN (interdisziplinäre) Projekte voran. Sie betreiben Forschung mit hohem Anwendungspotenzial und beteiligen sich an Public Outreach Aktivitäten der Universität.

Darüber hinaus beteiligen Sie sich an (interdisziplinären) Drittmittelanträgen und betreuen Abschluss- und Promotionsarbeiten.

Diese Positionen sind sowohl geeignet für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in frühen wissenschaftlichen Karrierephasen, die großes wissenschaftliches Entwicklungspotential aufweisen, als auch für etablierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit bereits ausgewiesener wissenschaftlicher Exzellenz.

Sie haben eine für das jeweilige Karrierelevel exzellente wissenschaftlich Qualifikation und fachliche Breite im Bereich Generative AI, beispielsweise aber nicht ausschließlich in Large Language Models, Training and Inference Optimization, Vision Language Models, Vision Language Action Models, Generative Audio Models, Foundation Models for Robotics, Generative Tactile Models, Multimodal Generative AI Models, Privacy and Foundation…