Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Data Storytelli

Die Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) ist mit mehr als 10.000 Studierenden und ca. 1.000 Beschäftigten eine der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Bayern.
Im Forschungsprojekt Data Tales wird ein hybrider KI-Ansatz für generatives Data Storytelling für die Analyse betriebswirtschaftlicher Prozesse und Daten, mit Anwendungen im Bereich Controlling, Auditing und Wirtschaftsprüfung entwickelt. Dazu werden Large Language Models (LLMs) mit Domänenwissen und interaktivem maschinellen Lernen kombiniert, um automatisiert kohärente und verständliche Data Stories zu erzeugen. Dieser Ansatz verknüpft kollaborative Mensch-KI-Interaktionen mit autonomen Analysetools und unterstützt tiefere Einblicke in komplexe Datensätze durch KI-gestützte interaktive Explorationsmethoden. So lassen sich Effizienz und Qualität von Prüfprozessen steigern, indem eine vertiefte Auseinandersetzung mit den Ergebnissen ermöglicht wird.
Im Rahmen des Projekts forschen Sie an aktuellen Themen in den Bereichen Generatives Data Storytelling und Explainable AI. Als Teil unseres Explainable AI Lab arbeiten Sie eng mit Industriepartnern zusammen und leisten einen aktiven Beitrag zur KI-Forschung.
Für die Mitarbeit im zugehörigen Forschungs- und Lehrgebiet der Fakultät Informatik und Mathematik sucht die OTH Regensburg ab 01.04.2025 eine / einen

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Data Storytelling mittels generativer KI mit Promotionsmöglichkeit

Ihre Aufgaben

• Entwicklung und Implementierung von KI-Algorithmen für generatives Data Storytelling und Explainable AI
• Anpassung von Large Language Models (LLMs) und Umsetzung von Retrieval-Augmented Generation (RAG), unter Einbindung wissensbasierter Systeme (z. B. Ontologien)
• Konzeption und Evaluierung transparenter KI-Verfahren zur Entscheidungsunterstützung
• Integration von LLMs zur automatisierten Dokumentenerstellung und Steuerung von Analyseprozessen
• Planung und Verwaltung von Teilprojekten sowie enge Abstimmung mit Projektpartnern
• Publikation von Forschungsergebnissen und aktive Konferenzteilnahme
• Bei Bedarf Unterstützung in der Lehre und Mithilfe bei der Akquise neuer Projekte

Ihr Profil

• Überdurchschnittlich abgeschlossenes Hochschulstudium in einem Masterstudiengang (HAW oder Univ.) oder in einem Diplomstudiengang (Univ.) im Bereich Informatik, Data Science, Mathematik oder einer vergleichbaren natur- bzw. ingenieurwissenschaftlichen Fachrichtung
• Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning / Deep Learning sowie Erfahrung mit Machine Learning Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
• Kenntnisse in generativer KI, Explainable AI (XAI), Data Analysis / Data Science und Python-Programmierung
• Interesse an den Themen Generative KI, Data Storytelling und Methoden der Wissensrepräsentation
• Erste Forschungserfahrung wünschenswert
• Freude an selbstständiger, eigenverantwortlicher Arbeit in hochaktuellen Forschungsfeldern mit starkem Industriebezug
• Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen, Problemlösungskompetenz sowie Team- und Kommunikationsfähigkeit
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wir bieten

• Die Möglichkeit zur Promotion in dem oben genannten Forschungsgebiet
• Eine abwechslungsreiche und eigenverantwortliche Tätigkeit in einem motivierten Forschungsteam mit flexiblen und familienfreundlichen Arbeitszeiten sowie Home-Office-Möglichkeiten
• Individuelle Forschungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• 30 Tage Urlaubsanspruch pro Jahr bei einer 5-Tage-Woche (24.12. und 31.12. zusätzlich frei)
• Aktive Gesundheitsförderung (z. B. Hochschulsport)
• Sozialleistungen entsprechend den Regelungen des öffentlichen Dienstes einschließlich zusätzlicher Altersversorgung sowie eine Jahressonderzahlung nach den Vorgaben des TV-L

Es handelt sich um eine bis zum 31.12.2027 befristete Vollzeitbeschäftigung im Angestelltenverhältnis. Die Bezahlung erfolgt nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L) in der Entgeltgruppe 13, sofern die hierfür erforderlichen Voraussetzungen vorliegen. Die Stelle ist teilzeitfähig, sofern durch Jobsharing die ganztägige Wahrnehmung der Aufgabe gesichert ist.
Die OTH Regensburg ist mit dem TOTAL E-QUALITY-Prädikat für vorbildlich an Chancengleichheit und Diversity orientierter Personal- und Hochschulpolitik ausgezeichnet. Bewerbungen von Frauen sind demzufolge ausdrücklich erwünscht. Die Stelle ist für schwerbehinderte Personen geeignet. Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Nachweise über den beruflichen Werdegang) über unser Online-Portal bis zum 19.01.2025.
Bei ausländischen Hochschulabschlüssen ist zur abschließenden Beurteilung der Einstellungsvoraussetzungen im Laufe des Einstellungsverfahrens zwingend eine Zeugnisbewertung der ZAB vorzulegen.
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg; Postfach 12 03 27; 93025 Regensburg
Kontakt Personalabteilung: Frau Eva Koller, Tel. 0941/943-9268, E-Mail: eva.koller@oth-regensburg.de
Kontakt Fachabteilung: Herr Prof. Dr. Stephan Scheele, E-Mail: stephan.scheele@oth-regensburg.de