- Bewerbungsfrist
- 15.11.2026
- Vergütung
- Höherer Dienst
- Vertrag
- Befristet
Tätigkeitsprofil:
Ihr Arbeitsbereich:
Die Professur für Wissens- und Technologietransfer an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam erforscht und gestaltet die Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Unser Fokus liegt auf der Untersuchung systemischer Transferbarrieren durch innovative, KI-gestützte Methoden wie Text-Mining, LLMs und agentenbasierte Simulationen. Wir bedienen im innoFSPEC Transferlabor konkrete Technologietransferprojekte und arbeiten gleichzeitig, ausgehend von neueren KI-Entwicklungen, an theoretischen Beiträgen zum Thema Transfer. In der Lehre vermitteln wir praxisnahes Innovationsmanagement sowie computergestützte Methodenforschung in einem interdisziplinären Qualifizierungsumfeld.
Ihr Aufgabengebiet umfasst:
- Unterstützung der computergestützten quantitativen Methodenausbildung auf Bachelor-Ebene an der Fakultät
- wissenschaftlich-didaktische Begleitung des Bachelor-Seminars „Einführung in Text Mining Methoden zur Analyse großer Textdatenmengen“ (Sommersemester)
- Mitarbeit bei der Durchführung der anwendungsorientierten Lehrveranstaltung „LLMs und Textmining“ (Wintersemester)
- praxisnahe Vermittlung quantitativer Textanalyse, computergestützter Vorverarbeitung unstrukturierter Daten sowie des methodisch sauberen Einsatzes von KI-Werkzeugen
- Mitwirkung an der methodischen Weiterentwicklung von KI-gestützten Text-Mining-Verfahren zur systematischen Untersuchung großer Textkorpora, Untersuchungen von Validierungsmethoden und Fehlerberechnungen bei LLM-basierten Textanalysen.
Anforderungsprofil:
Sie bringen Folgendes mit:
- exzellenter wissenschaftlichen Hochschulabschluss (Master oder gleichwertig) in Computerlinguistik (Computational Linguistics), Digital Humanities, Wirtschaftsinformatik, Computational Science, Linguistik/Sprachwissenschaften (mit nachweisbarem digitalem, quantitativem oder computationalem Schwerpunkt) oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- theoretische und praktische Kenntnisse im Bereich des Text-Minings
- sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Darüber hinaus sind folgende Kompetenzen wünschenswert:
- Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python) sowie Erfahrung im strukturierten Umgang mit großen, unstrukturierten Textdatenbeständen
- erste Erfahrungen in der Hochschullehre (z. B. durch die Durchführung von Tutorien, Übungen oder Workshops)
- Interesse an interdisziplinärem Arbeiten an der Schnittstelle von Informatik/Linguistik und den Sozial- bzw. Wirtschaftswissenschaften
- erste Berührungspunkte mit wissenschafts- oder förderpolitischen Fragestellungen im deutschen Innovationssystem
- eine zielorientierte Arbeitsweise, ausgeprägte Teamfähigkeit und Freude an gemeinschaftlichen Publikationsprojekten
