Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich KI-Einsatz

Die Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) ist mit mehr als 11.000 Studierenden und ca. 1.000 Beschäftigten eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Bayern. Werden auch Sie Teil unserer Hochschule als Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich KI-Einsatz in der Energietechnik Ihr Arbeitsumfeld Im Team des Research Center of Energy and Resources (RCER) gestalten Sie aktiv den Bereich der Energietechnik mit und bringen sich in laufende Forschungsprojekte ein. Rahmenbedingungen: Organisationseinheit: Research Center of Energy and Resources Einstiegstermin: nächstmöglich Beschäftigungsart: Vollzeit Vergütung: E13 nach TV-L Vertragslaufzeit: bis zum Bewerbungsfrist: bis zum Ihre Aufgaben - Evaluierung von KI-Modellen und -Tools (z. B. LLMs, neuronale Netze, generative KI) bezüglich ihrer Eignung für energietechnische Fragestellungen sowie Identifizierung konkreter Anwendungsbeispiele  - Prüfung, wie KI-Tools mit sensiblen Daten umgehen und ob sie den Anforderungen der DSGVO und anderer Compliance-Vorgaben entsprechen sowie Entwicklung von Empfehlungen für den sicheren Einsatz von KI in Projekten - Recherche und Wissensmanagement zu neuen KI-Entwicklungen, Markttrends und Forschungsergebnissen – sowohl national als auch international - Durchführung von Lehrveranstaltungen zum Einsatz von KI in verschiedenen Bereichen zu obigen Themen - Zusammenarbeit mit Forschungs- und Entwicklungsteams, um Anforderungen zu definieren und Lösungen zu pilotieren - Setzen von Impulsen für die Konzeptionierung einer KI-Strategie Ihr Profil - Abgeschlossenes Hochschulstudium in einem Masterstudiengang (HAW oder Univ.) oder in einem Diplomstudiengang (Univ.) der Fachrichtung Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik, Naturwissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung - Arbeitserfahrung beim Thema „Anwendung von künstlicher Intelligenz“ sowie praktische Erfahrung mit KI-Modellen (z. B. Machine Learning, Deep Learning, LLMs) und deren Anwendung in der Energietechnik oder einem verwandten Bereich - Kenntnisse in den Bereichen Datensicherheit, Datenschutz (DSGVO) und IT-Compliance - Sehr gute Programmierfähigkeiten - Analytische Stärke und strukturierte Herangehensweise an komplexe Themen - Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Von uns für Sie: - Attraktive Sozialleistungen des öffentlichen Dienstes - 30 Tage Urlaub (24.12. und 31.12. zusätzlich frei) - Mitarbeit in einem hochmotivierten Team - Aktive Gesundheitsförderung - Flexible Arbeitszeitgestaltung - Home-Office Möglichkeiten Mehr über unsere Benefits erfahren Sie auf unserer [Webseite](https://www.oth-regensburg.de/die-oth/jobs-und-karriere/unsere-benefits). Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Nachweise über den beruflichen Werdegang) über unser Online-Portal. Bei ausländischen Hochschulabschlüssen ist zur abschließenden Beurteilung der Einstellungsvoraussetzungen im Laufe des Einstellungsverfahrens zwingend eine Zeugnisbewertung der [ZAB](https://zab.kmk.org/de/zeugnisbewertung) vorzulegen. Die Stelle ist teilzeitfähig, sofern durch Jobsharing die ganztägige Wahrnehmung der Aufgabe gesichert ist. Da die Einstellung nach § 14 Abs. 2 des Teilzeit- und Befristungsgesetztes befristet ist, können Bewerberinnen und Bewerber, die bereits in einem Arbeitsverhältnis zum Freistaat Bayern gestanden haben bzw. derzeit stehen (betrifft auch SHK-Verträge), nicht berücksichtigt werden. Chancengleichheit und Diversität sind uns besonders wichtig, dafür wurden wir bereits wiederholt mit dem TOTAL E-QUALITY-Prädikat ausgezeichnet. Wir sind eine zertifizierte familiengerechte Hochschule. Bewerbungen von Frauen sind besonders erwünscht. Die Stelle ist für schwerbehinderte Personen geeignet. Schwerbehinderte Personen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.  Ihr Kontakt Personalabteilung: Frau Eva Koller (; 0941/943-9268) Fachabteilung: Herr Prof. Dr. Oliver Brückl ()