181/2026 Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) (Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in)

181/2026 Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (m/w/d) „Data and Knowledge Engineering“

An der Fakultät für Informatik ist am Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme, Arbeitsgruppe „Data and Knowledge Engineering“ eine Stelle als

Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (m/w/d)
zu besetzen.
Entgelt­gruppe:
13 TV-L
Ein­stellungs­datum:
01.10.2026
Befristung:
30.09.2029
Arbeitszeit:
100 %

Wir sind eine Universität mit Schwerpunkten in den Ingenieur- und Naturwissenschaften sowie Wirtschaftswissenschaft, Humanwissenschaften und Medizin. 13.000 Studierenden aus dem In- und Ausland sowie ca. 3.000 Beschäftigten bieten wir hervorragende Studien- und Arbeitsbedingungen.
Im Zentrum der Forschungsarbeiten der Arbeitsgruppe Data & Knowledge Engineering steht die Entwicklung intelligenter Informationssysteme. Hierzu werden adaptive Nutzungsschnittstellen entwickelt und evaluiert sowie Methoden erforscht, die die Interessen und Bedürfnisse individueller Nutzer oder Nutzergruppen charakterisieren und eine personalisierte Informationsaufbereitung ermöglichen. In der Lehre vermitteln wir Studierenden grundlegende Kompetenzen zu Methoden künstlicher Intelligenz und der Analyse und Strukturierung großer Daten- bzw. Informationsräume. Wir bieten vielfältige Möglichkeiten zur Mitarbeit in aktuellen Forschungsprojekten, z.B. im Bereich digitaler Zwillinge, intelligenter Mobilität, AI Co-Working und der Digitalisierung im Bereich von Kitas und Schulen.

Ihre Aufgaben:
• Erfahrung und Bereitschaft zur eigenständigen Leitung von Übungsgruppen und zur Betreuung von Studierenden – insbesondere der englischsprachigen Masterstudiengänge „Data and Knowledge Engineering“ und „Digital Engineering“ – in Übungen, Seminaren, Projekten und Abschlussarbeiten
• Aktive Mitarbeit in den Forschungsprojekten der Arbeitsgruppe
• Interesse und Mitarbeit an Publikationen der erreichten Ergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen und in Zeitschriften
• Wissenschaftliche Qualifizierung im Rahmen einer Promotion

Ihr Profil:
• Eine abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulausbildung (Diplom/Master) in einem der Studiengänge der Informatik, der Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
• Sehr gute Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Gebiete: Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Information Retrieval, HCI
• Eine hohe soziale Kompetenz, sowie die Bereitschaft und das Interesse zur aktiven, interdisziplinären Zusammenarbeit
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Niveaustufe C1)
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (Niveaustufe C1)

Unser Angebot:
• Sie haben die Möglichkeit zur Promotion und werden entsprechend unterstützt und gefördert.
• Es erwartet Sie eine abwechlungsreiche und verantwortungsvolle Tätigkeit mit vielfältigen Kontakten.
• Sie arbeiten in einem internationalen Team.

Bei inhaltlichen Fragen zur ausgeschriebenen Stelle wenden Sie sich bitte an Herrn Prof. Dr. -Ing. Andreas Nürnberger per E-Mail: andreas.nuernberger(at)ovgu.de.
Sie profitieren von unseren Strukturen und Angeboten für Nachhaltigkeit, Diversität, Familienfreundlichkeit und Personalentwicklung. Unser Standort im Zentrum einer florierenden, belebten und familienfreundlichen Landeshauptstadt garantiert eine hohe Lebensqualität und vielfältige Freizeitmöglichkeiten. Weitere Informationen erhalten Sie unter www.ovgu.de/karriere und unter https://www.dke-research.de
https://www.ovgu.de/karriere.html
Die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg ist Unterzeichnerin der Charta der Vielfalt. Ihre Bewerbung ist bei uns willkommen, unabhängig von Geschlecht, kultureller und sozialer Herkunft, Alter oder sexueller Orientierung. Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen und ihnen Gleichgestellten werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt. Die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg setzt sich für die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern ein.

Bitte beachten Sie die Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten unter: https://www.uni-magdeburg.de/Datenschutz_Bewerber.html
Ihre vollständige Bewerbung (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse) senden Sie bitte bis zum 08. September 2026 über das Online-Bewerbungsportal.
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Dezernat Personalwesen
https://ovgu.b-ite.careers/de/jobposting/b1c5d92d1fe82a22bdb131af318fb1a19612e94a0/apply

Ergänzende Informationen:
Anforderungen an den Bewerber:
Erweiterte Kenntnisse: Forschung, Datenanalyse, Machine Learning, Mathematik