Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - mit Promotionsabsicht

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Mara Nitschke

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Lehrstuhl für Process and Data Science (Informatik 9)

Unser Profil

Die Process and Data Science Gruppe, geleitet von Prof. Wil van der Aalst ist eine der Forschungsgruppen innerhalb der Fachgruppe Informatik der RWTH Aachen. Der Anwendungsbereich von PADS umfasst alle Aktivitäten in denen diskrete Prozesse analysiert, überarbeitet und/oder in einer datengesteuerten Art und Weise unterstützt werden. Prozesszentrierung wird kombiniert mit einer großen Anzahl von Data Science Techniken.

Die Forschungs- und Lehraktivitäten der Gruppe können mit folgenden Stichworten beschrieben werden: Data Science, Process Science, Process Mining, Geschäftsprozessmanagement, Data Mining, Prozesserkennung, Konformitätsprüfung und Simulation.

Die Gruppe wurde im Rahmen der Alexander von Humboldt Professur, mit der Prof. Wil van der Aalst 2017 ausgezeichnet wurde, gegründet. Diese Auszeichnung ist Deutschlands renommiertester und höchstdotiertester Preis für internationale Forscher/innen.

Die PADS Gruppe unterstützt die Strategie der RWTH für die weitere Stärkung ihrer Data Science Kompetenzen. Die Gruppe arbeitet ebenfalls eng mit dem Fraunhofer Institut für Angewandte Informationstechnik (FIT) zusammen.

Der aktuelle Forschungsfokus liegt momentan beim Process Mining einschließlich Process Discovery, Konformitätsprüfung, Leistungsanalyse, Prognoseanalyse, operative Unterstützung und Prozessverbesserung. Dieses wird kombiniert mit Nachbardisziplinen wie Unternehmensforschung, Algorithmen, diskrete Verhaltenssimulation, Geschäftsprozessmanagement und Workflow-Automatisierung.

Ihr Profil

  • Sie haben ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Informatik oder einer verwandten Disziplin, zum Beispiel Statistik, Operations Research oder Management Science mit einer Spezialisierung in Data- und/oder Process Mininig und streben eine Tätigkeit als wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) im Bereich Data Science an.
  • Sie haben einen sehr guten Studienabschluss und können dies anhand Ihrer Zeugnisse und Referenzen nachweisen.
  • Sie haben eine schnelle Aufassungsgabe und arbeiten engagiert, autonom und kreativ.
  • Sie kennen sich mit Process Mining aus (z.B. haben Sie das Process Mining Buch https://www.springer.com/de/book/9783662498507 gelesen oder den Coursera MOOC "Process Mining: Data science in Action"
    https://www.coursera.org/learn/process-mining) erfolgreich abgeschlossen.
  • Sie haben ein echtes Interesse und/oder Erfahrung im Process Mining und sind bereit, dies im Rahmen des Bewerbungsprozesses zu demonstrieren.
  • Sie verfügen über ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und sind bereit, Ihre Ideen in Software umzusetzen.
  • Sie sind ehrgeizig und gleichzeitig ein/e Teamspieler/in.
  • Sie verfügen über sehr gute Sprachkenntnisse (Englisch) und haben Freude daran, Ihre Ideen zu präsentieren.

Ihre Aufgaben

  • Sie betreiben modernste Forschung im Bereich Process Mining in einer der Top-Gruppen des Data Science.
  • Sie nehmen eine führende Rolle bei Forschungsprojekten mit Industriepartnern ein, die Ihnen Daten liefern und Feedback zu Forschungsergebnissen geben.
  • Sie betreuen Bachelor- und Masterstudierende, die in ihrem Themengebiet arbeiten und sich stellenweise an der Lehre beteiligen.
  • Sie präsentieren Ihre Arbeit auf nationalen und internationalen Konferenzen und veröffentlichen Artikel in den führenden Zeitschriften Ihrer Disziplin.
  • Sie erstellen innerhalb von 4 Jahren eine Doktorarbeit.
  • Innerhalb der PADS-Gruppe arbeiten vier kleinere Untergruppen an Grundlagen des Process Mining, dem Umgang mit großen/verteilten/streaming/ungewissen Ereignisdaten, automatisierter, operativer Prozessverbesserung und Responsible Process Mining - Fokus auf Herausforderungen im Zusammenhang mit Fairness, Genauigkeit, Vertraulichkeit und Transparenz. In einem dieser spannenden Bereiche werden Sie je nach Hintergrund und Interessen zu einer Promotion geführt.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Eine Verlängerung auf 4 Jahre ist geplant und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.
Eine Anpassung der Wochenstundenanzahl ist möglich.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Bewerbung
Nummer:V000005548
Frist:31.03.2024
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Informatik 9 (Process and Data Science)
Mara Nitschke
Ahornstraße 55
52074 Aachen
E-Mail:
Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.