Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d)

Postdoktorand/in (w/m/d) aus dem Bereich Data Science mit Schwerpunkt auf Process Mining

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Mara Nitschke

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Lehrstuhl für Process and Data Science (Informatik 9)

Unser Profil

Der Lehrstuhl Process and Data Science unter der Leitung von Prof. Wil van der Aalst ist eine Forschungseinrichtung an der RWTH, die sich auf das Zusammenspiel von Prozessen und Daten konzentriert. PADS steht für die Ambitionen der RWTH im Bereich Data Science und wird durch die Alexander-von-Humboldt-Professur unterstützt. PADS umfasst alle Themen, in denen diskrete Prozesse analysiert, neu konstruiert und / oder datengesteuert unterstützt werden. Process-centricity ist eine Kombination aus Data Science-Techniken wie maschinelles Lernen, Data Mining, Visualisierung und Big Data Infrastructures. Der Schwerpunkt liegt auf Process Mining einschließlich Prozesserkennung, Konformitätsprüfung, Leistungsanalyse, Vorhersageanalytik, Betriebsunterstützung und Prozessverbesserung. Dies wird mit benachbarten Disziplinen wie Operations Research, Algorithmen, diskrete Event-Simulation, Business Process Management und Workflow-Automatisierung kombiniert. Der Lehrstuhlinhaber ist der Begründer der Process Mining Disziplin und einer der führenden Informatiker der Welt. Seine Ambition ist es, wissenschaftliche Durchbrüche zu verwirklichen, die Organisationen dabei helfen, einen geschäftlichen und gesellschaftlichen Wert aus Veranstaltungsdaten zu ziehen. Investitionen der RWTH, der Alexander-von-Humboldt-Stiftung und des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik ermöglichen es, dies zu realisieren und einzigartige Chancen für ambitionierte Postdocs zu schaffen.

Ihr Profil

  • Sie haben Ihre Promotion in Informatik oder einer verwandten Disziplin, zum Beispiel Statistik, Operations Research oder Management Science mit einer Spezialisierung in Daten- und / oder Prozesswissenschaft abgeschlossen.
  • Sie haben Ihre Arbeiten auf internationalen Konferenzen (BPM, ICPM, CAiSE, ER, etc.) präsentiert und/oder in einschlägigen Fachzeitschriften veröffentlicht.
  • Sie haben eine schnelle Auffassungsgabe, arbeiten engagiert, autonom und kreativ.
  • Sie verfügen über ausgezeichnete Sprachkenntnisse (Englisch) und sind bereit, Deutsch zu lernen.
  • Sie haben nachweisbare Erfolge in einer oder mehreren der folgenden Disziplinen: Data Science, Process Science, Process Mining, Machine Learning, Prozessmanagement und/oder Operations Research.
  • Sie haben sich mit Process Mining oder eng verwandten Themen beschäftigt (z. B. das Buch Process Mining 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) abgeschlossen
  • Sie haben ein echtes Interesse und/oder Erfahrung im Process Mining und sind bereit, dies im Rahmen des Bewerbungsprozesses zu demonstrieren.
  • Sie haben ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und wollen, zusammen mit Doktorand/innen und Master-Studierenden, Ihre Ideen in Software implementieren.
  • Sie sind ehrgeizig und gleichzeitig ein/e Teamspieler/in.
  • Sie sind willens und in der Lage, Doktorand/innen zu betreuen und eine führende Rolle bei Forschungsprojekten zu übernehmen.

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 Doktorand/innen, 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.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Eine Verlängerung auf drei Jahre ist vorgesehen. Es sind bis zu 4 Jahre möglich.
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.
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:V000005584
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.