Professur für maschinelles Lernen und

Die Universität Paderborn ist eine leistungsstarke und international orientierte Campus-Universität. In interdisziplinären Teams gestalten wir

zukunftsweisende Forschung, innovative Lehre sowie den aktiven Wissenstransfer in die Gesellschaft. Als wichtige Forschungs- und Kooperationspartnerin prägt die Universität auch regionale Entwicklungsstrategien.

Unseren Beschäftigten in Forschung, Lehre, Technik und Verwaltung bieten

wir ein lebendiges, familienfreundliches und chancengerechtes Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen und vielfältigen Möglichkeiten. Ge-

stalten Sie mit uns die Zukunft!

Das HZDR ist Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren und beschäftigt rund 1.500 Mitarbeitende. Im Fokus stehen interdisziplinäre Forschungsarbeiten in den Bereichen Energie, Gesundheit und

Materie mit dem Ziel, nachhaltige und innovative Lösungen für gesellschaftliche Herausforderungen zu entwickeln. CASUS als Zentrum für digitale in-

terdisziplinäre Systemforschung ist einmalig in Deutschland. Es vereint

Methoden aus Mathematik, Systemtheorie, wissenschaftlichem Rechnen

und den Datenwissenschaften, um datenintensive Systemforschung über

einzelne Disziplinen hinweg neu zu denken.

In der Fakultät für Naturwissenschaften – Department Chemie – ist zum

nächstmöglichen Zeitpunkt eine

Professur für maschinelles Lernen und

datengetriebene Methoden in der Chemie

nach dem Thüringer Modell

(w/m/d)

zu besetzen. Die Berufung erfolgt gemeinsam mit dem Center for Advanced

Systems Understanding (CASUS) am Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) nach dem Thüringer Modell; mit der Universität Paderborn wird

kein Beamten- oder Arbeitsverhältnis begründet.

Von den Bewerber*innen wird erwartet, den Schwerpunkt „Maschinelles

Lernen und datengetriebene Methoden für chemische Systeme“ am Department Chemie in Forschung und Lehre aktiv zu vertreten. Dies setzt ausgewiesene Kompetenz in der Entwicklung und Anwendung von wissenschaftlichen maschinellen Lernmethoden für Elektronenstrukturtheorie und

chemische Fragestellungen sowie Erfahrung sowohl in der Entwicklung als

auch in der Anwendung von datengetriebenen und atomistischen ab-initio

Simulationsmethoden voraus.

Die Ausrichtung auf die Entwicklung und den Einsatz wissenschaftlicher,

physikalisch-informierter und auf ab-initio-Daten basierender Methoden

des maschinellen Lernens soll das bestehende Themenportfolio und den

Schwerpunkt „Nachhaltigkeit“ des Departments Chemie auf dem Gebiet der

nachhaltigen Chemie sinnvoll ergänzen.

Fundierte Kenntnisse und Erfahrung auf dem Gebiet des wissenschaftlichen

maschinellen Lernens und seiner Anwendung in der Chemie, insbesondere

in der datengetriebenen Modellierung auf Grundlage von ab-initio-Methoden und atomistischen Simulationen sowie in der Erzeugung entsprechender Trainingsdaten, sind erforderlich. Erfahrungen mit spektroskopischen

Methoden, der Nutzung von Hochleistungsrechenzentren und der Zusammenarbeit mit Großforschungsanlagen sind von Vorteil. Ein interdisziplinärer und internationaler Lebenslauf, mit dem die Bewerber*innen ihr Potenzial für eine Stärkung des Standorts nachweisen, ist wünschenswert.

Mit diesem Profil sollen die in Paderborn vorhandenen departments- und

fakultätsübergreifenden Forschungsaktivitäten, insbesondere an den

Schnittstellen von Chemie, datengetriebener Simulation und wissenschaftlichem Hochleistungsrechnen mit Bezug zu maschinellem Lernen, ergänzt

und verstärkt werden. Eine mögliche Anbindung an das Center for Sustainable Systems Design (CSSD), das Institut für Photonische Quantensysteme

(PhoQS) und an das Paderborn Center for Parallel Computing (PC2) ist er-

wünscht. Die aktive Beteiligung an koordinierten Drittmittelprojekten und

die ausgewiesene Fähigkeit zu interdisziplinären und standortübergreifenden Kooperationen werden erwartet.

Die*Der künftige Stelleninhaber*in soll in der Lehre das Gebiet der Theoretischen Chemie in den Bachelor- und Masterstudiengängen für Studierende

im Haupt- und Nebenfach in deutscher und englischer Sprache vertreten,

sowie eine Erweiterung des Lehrangebots um Methoden des maschinellen

Lernens und datengestützte Themen anstreben. Die Mitarbeit in der akademischen Selbstverwaltung wird erwartet.

Anforderungen: Von den Bewerber*innen wird erwartet, dass sie umfassende

nachweisbare Erfahrungen in der Entwicklung und Anwendung theoretischchemischer, datengetriebener und auf maschinellem Lernen basierender

Methoden, in der Einwerbung und Leitung kompetitiver Drittmittelprojekte

sowie in der interdisziplinären und internationalen Zusammenarbeit mit

universitären und außeruniversitären Forschungseinrichtungen vorweisen

können. Erwartet wird weiterhin eine mindestens zweijährige Leitungserfahrung in einer außeruniversitären Forschungseinrichtung. Auf Kooperationsfähigkeit und Anschlussfähigkeit an die Arbeitsgruppen des Departments

Chemie wird besonderer Wert gelegt. Lehrerfahrung in Studiengängen der

Chemie sind wünschenswert, ebenso Auslandserfahrung sowie Erfahrung in

der Förderung von Chancengleichheit.

Einstellungsvoraussetzungen: § 36 Abs. 1 Ziff. 1 bis 4 HG NRW (abgeschlossenes Hochschulstudium, pädagogische Eignung, einschlägige Promotion

und zusätzliche, habilitationsäquivalente wissenschaftliche Leistungen).

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden gem.

Landesgleichstellungsgesetz NRW (LGG) bei gleicher Eignung, Befähigung

und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person

eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Ebenso ist die Bewerbung

geeigneter Schwerbehinderter und Gleichgestellter im Sinne des Sozialgesetzbuches Neuntes Buch (SGB IX) erwünscht.

Auskünfte erteilt Prof. Dr. Thomas Werner unter th.werner@uni-paderborn.de.

Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse und Ur-

kunden, Schriftenverzeichnis, Liste der durchgeführten Lehrveranstaltungen,

Lehrkonzept, Angaben zu derzeitigen und geplanten Forschungsvorhaben,

Forschungskooperationen und ggf. Sprachzertifikate (Deutsch) etc.) inkl. ei-

nes einseitigen Konzeptpapiers hinsichtlich der Anschlussfähigkeit der Forschungsaktivitäten im Department werden unter Angabe der Kennziffer 7324

bis zum 25. September 2026 online über das Bewerbungsportal der Universität Paderborn erbeten: https://bewerbung.uni-paderborn.de/stellen/7324.

Informationen zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten finden Sie

unter: www.uni-paderborn.de/zv/personaldatenschutz.

Dekan der Fakultät für Naturwissenschaften

Universität Paderborn

Warburger Str. 100

33098 Paderborn

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