Professur (m/w/d) für Allgemeine BWL

Die Leibniz-Fachhochschule als Arbeitgeber

An der Leibniz FH in Hannover qualifizieren knapp 150 Unternehmen ihre jungen Talente in dualen Management- und IT-Studiengängen. Die Spanne reicht dabei von börsennotierten Unternehmen wie der Continental AG, der Deutschen Telekom AG und TUI AG bis hin zu KMU und Hidden Champions. Neben den dualen Bachelor runden innovative und jobkompatible Master-Studiengänge unser Profil ab. Unser Anspruch ist, die rund 600 ambitionierten LFH-Studierenden zur nächsten Generation von Fach- und Führungskräften zu entwickeln. In der Lehre legen wir besonderen Wert auf Qualität und Praxisrelevanz, wobei Projekte mit Unternehmen wesentlich sind. Die Ergebnisse unserer Forschung lassen wir in die Lehre und die betriebliche Praxis einfließen.

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Zu den Themen:

Professuren

Professur (m/w/d) für Allgemeine BWL

An der Leibniz FH in Hannover qualifizieren knapp 150 Unternehmen ihre jungen Talente in dualen Management- und IT-Studiengängen. Die Spanne reicht dabei von börsennotierten Unternehmen wie der Continental AG, der Deutsche Telekom AG und TUI AG bis hin zu KMU und Hidden Champions. Neben den dualen Bachelorstudiengängen runden inno­vative und jobkompatible Masterprogramme unser Profil ab. Unser Anspruch ist, die rund 600 ambitionierten LFH-Stu­die­renden zur nächsten Generation von Fach- und Führungskräften zu entwickeln. In der Lehre legen wir be­son­deren Wert auf Qualität und Praxisrelevanz, wobei Projekte mit Unternehmen wesentlich sind. Die Ergebnisse unserer For­schung lassen wir in die Lehre und die betriebliche Praxis einfließen.

Wir besetzen zum nächstmöglichen Zeitpunkt, idealerweise zum Sommersemester 2027:

Professur (m/w/d) für Allgemeine BWL

Ihre Aufgaben:
Ihr Aufgabenspektrum umfasst Lehre, Be­treuung der Stu­dierenden sowie an­wendungs­orien­tierte For­schung. Neben Grundvorlesungen der Allgemeinen BWL ver­treten Sie in der Lehre eine quanti­tative Ausrichtung in mindestens einem der folgenden Gebiete:
• Operations Research
• Decision Analytics
• Angewandte quantitative Methoden und Künstliche Intelligenz

Wünschenswert ist zudem ein Branchenbezug in einem der Bereiche Industrie, Automotive oder Banken und Versicherungen.
Sie bringen die Bereitschaft mit, weitere, Ihrem Fachgebiet naheliegende Themen in der Lehre zu vertreten und sind in der Lage, Lehr­veran­staltungen in deutscher und englischer Sprache abzu­halten. Darüber hinaus ist eine Mit­wirkung in einem der Forschungs­bereiche der Leibniz Fach­hochschule wünschenswert. Ein besonderes Merkmal unserer Hochschule ist die Durch­führung von Studierenden-Projekten mit externen Kooperations­partnern aus Industrie und Wirtschaft. Erfahrungen und Freude an Projektarbeit sind daher ein wichtiger Aspekt Ihres Profils. Darüber hinaus wirken Sie aktiv in internen Gremien, an Projekten zur Weiter­entwicklung und bei der Re­präsentation unserer Fach­hochschule mit.

Was wir bieten:

Sie erwartet eine anspruchsvolle Aufgabe mit viel­fältigen Gestaltungs­möglich­keiten, kreativem Frei­raum, flachen Hierarchien und kollegialer Unter­stützungs­kultur sowie einer der Tätigkeit ange­messenen Vergütung. Darüber hinaus wird die Vereinbarkeit von Familie und Beruf durch flexible Anwesenheitszeiten unterstützt.
Wir freuen uns auf interessierte Personen mit Teamgeist und eigenverantwortlicher Arbeitsweise, die Freude an Wissensvermittlung und Austausch mit Studierenden haben sowie mit Ideen und Engagement aktiv an der weiteren Gestaltung unserer Hochschule mitwirken wollen.

Das bringen Sie mit:

Sie haben ein Studium der Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftswissenschaften oder eines angrenzenden Fachs absolviert, wurden in einem einschlägigen Fachgebiet promoviert und verfügen über tiefer­gehendes Spezialwissen in einem der angegebenen Fachgebiete.

Sie verfügen über ausgewiesene Kenntnisse und Erfahrungen in Ihrem Gebiet und in der anwendungs­orientierten Forschung, nachgewiesen durch eine mindestens fünfjährige berufliche Tätigkeit und Veröffentlichungen in referierten Fachzeitschriften und Konferenzen. Zudem erfüllen Sie die Ein­stellungs­voraussetzungen für Professorinnen und Professoren nach § 25 des Niedersächsischen Hochschulgesetzes.

Sie möchten Teil des Teams werden?

Rückfragen zur ausgeschriebenen Position beant­wortet Ihnen gerne der Vorsitzende der Berufungs­kommission, Prof. Dr. Mark Broere (mark.broere@­leibniz-fh.de).

Ihre Bewerbung senden Sie bitte bis zum 31.05.2026 in digitaler Form und unter Angabe Ihres Schwer­punktes sowie unter Nennung des Eintrittstermins an: Prof. Dr. Thomas Winkelmann (Präsident der Leibniz-FH) · Expo Plaza 11 · 30539 Hannover, berufung@leibniz-fh.de.

Stellenangebot: Lehrtätigkeit auf Honorarbasis

Aktuell suchen wir mit Blick auf das akademische Jahr 2026/2027 externe Dozentinnen und Dozenten für folgende Veranstaltungen (bei Interesse und weiteren Fragen wenden Sie sich bitte direkt an die in den Klammern angegeben Kollegen der Hochschule):

Vorlesungen

Dual Business Administration (Prof. Dr. Martina Peuser: martina.peuser@leibniz-fh.de)

Allgemeine Vorlesungen

• Wir suchen fortlaufend Lehrbeauftragte für quantitative und analytische Fächer (z. B. Mathematik, Statistik, Operations Research, Ökonometrie) sowie für wirtschaftsinformatische und datengetriebene Themen (z. B. Business Intelligence, Data Science, Big Data & KI). Wir freuen uns über Bewerbungen von Expertinnen und Experten, die ihre berufliche Erfahrung mit wissenschaftlicher Fundierung verbinden und Studierende praxisnah auf anspruchsvolle Fach- und Führungsaufgaben vorbereiten möchten.
• Einführung BWL (40 KS, WS 2026/27). Inhalte: Grundlagen der BWL (Zielsysteme, konstitutive Entscheidungen, Produktionsfaktoren, Funktionsbereiche); operative & strategische Entscheidungen, Fallbeispiele & betriebliche Zusammenhänge.
• Operations Research I (28 KS, WS 2026/27). Inhalte: Lineare Optimierung (graphischer Ansatz, Simplex, primales/duales Problem); Grundlagen & Anwendungen quantitativer Entscheidungsmodelle, betriebliche Optimierungsprobleme.
• Lineare Algebra (20 KS, WS 2026/27): Inhalte: Lineare Gleichungssysteme & Gauß-Algorithmus; Vektorräume, Matrizen & lineare Abbildungen; Anwendungen der Matrizenrechnung in ökonomischen Modellen.
• Wirtschaftsinformatik in der betrieblichen Anwendung (20 KS, WS 2026/27): Inhalte: Grundlagen der Wirtschaftsinformatik & Informationssysteme; betriebliche Anwendungssysteme (ERP, E-Business), IT-Architekturen & Modellierung betrieblicher Anforderungen.
• Statistik I (40 KS, WS 2026/27). Inhalte: Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung & Verteilungen (Binomial, Normal); Korrelation, Bayes & zentrale Grenzwertsatz; Aufbereitung betrieblicher Daten.
• Statistik II (20 KS, WS 2026/27). Inhalte: Inferenzstatistik & Hypothesentests (t-Test, Chi²); Regressionsanalyse (OLS, multivariat), Konfidenzintervalle; Abgrenzung zu ML-Ansätzen.
• Business Intelligence (20 KS, WS 2026/27 und SoSe2027): Inhalte: BI-Konzepte & Management-Informationssysteme; Data Warehouse, Big Data & Data Mining (Klassifikation, Assoziation); datenbasierte Entscheidungsunterstützung.
• Datenbankmanagement (20 KS, SoSe2027): Inhalte: Relationale DB-Systeme, Datenmodellierung & Normalisierung (1.–3. NF); SQL-Grundlagen, Aufbau & Funktionsweise von DB-Systemen.

Externe Dozierende für unsere Vertiefungsrichtungen

• Für unsere beruflichen Vertiefungsrichtungen Finanzdienstleistungen, Tourismusmanagement, Industrie/Automotive, Handel- und Dienstleistungsmanagement sowie Health Management suchen wir regelmäßig qualifizierte externe Dozierende mit fundierter Praxiserfahrung aus den jeweiligen Branchen. Wir freuen uns über Bewerbungen von Expertinnen und Experten, die ihre berufliche Erfahrung mit wissenschaftlicher Fundierung verbinden und Studierende praxisnah auf anspruchsvolle Fach- und Führungsaufgaben vorbereiten möchten.

Vertiefungsrichtung Tourismus

• Nachhaltigkeit im Tourismus (24 KS, SoSe2027). Inhalte: Nachhaltige Entwicklung im Tourismus (int. Abkommen, unternehmerische Verantwortung, Akteure & Konflikte); nachhaltigkeitsorientierte Planung, Bilanzierung & Kommunikation; Theorien & Praxisbeispiele.

Vertiefungsrichtung Handel/Dienstleistungen

• Supply Chain Management im Handel (24 KS, SoSe2027): Inhalte: Grundlagen SCM im Handel; Standort- & Lieferantenauswahl, Beschaffungs- & Distributionslogistik; kollaborative Supply Chains, Risiko- & Leistungsmanagement.
• Trends in Handel (24 KS, Inhalte: aktuelle Geschäftstrends, Treiber des Transformationsprozesses im Handel, Initiierung strategischer Entscheidungen + aktive Umsetzung gesellschaftsrelevanter Trends)

Vertiefungsrichtung Health Management

• Medizincontrolling (24 KS, WS 2026/27): Inhalte: Aufgaben & Strukturen des Medizincontrollings; Kodierung, DRG-System & Erlössteuerung; MDK-Management & Fallbeispiele.

Vertiefungsrichtung Finanzdienstleistungen

• Bankenregulierung & Gesamtbanksteuerung (24 KS, WS 2026/27): Inhalte: Basel III & MaRisk; Gesamtbanksteuerung mit VaR, RORAC & Asset Allokation; Marktpreisrisiken, Investmentbanking & Kapitalmarktgeschäft.

Vertiefungsrichtung Industrie

• Betriebswirtschaftliche Grundlagen Industrie 4.0 (24 KS, WS 2026/27): Inhalte: Ökonomische Auswirkungen von Industrie 4.0 auf Strategie, SCM, Marketing & Controlling; Digitalisierung von Produktionsprozessen, Effizienzsteigerung & Herausforderungen für KMU.

Dual Business Economics (Prof. Dr. Robin Christmann: robin.christmann@leibniz-fh.de)

• Spiel- und Entscheidungstheorie (28 KS, WS 2026/27): Inhalte: Entscheidungsmodelle bei Sicherheit & Unsicherheit; Mehrzielentscheidungen; Grundlagen der Spieltheorie (Nash-GG, dominante Strategien), Anwendungen klassischer 2-Personen-Spiele.
• Empirische Wirtschaftsforschung (20 KS, WS 2026/27). Inhalte: Kausalanalyse & Modellspezifikation; Instrumentvariablen, DiD & Paneldaten; Methoden der empirischen Evaluation & Anwendungsstudien.
• Operations Research II (20 KS, SoSe2027). Inhalte: Kombinatorische Optimierungsmodelle; Modellierung betrieblicher Entscheidungsprobleme; Implementierung mit Spreadsheet-Solvern.
• Big Data & KI (32 KS, SoSe2027). Inhalte: Data Mining (Klassifikation, Clustering, Assoziation); maschinelles Lernen & neuronale Netze; logisches & probabilistisches Schließen; KI-Anwendungen in Wirtschaft & Forschung.
• Einführung Sozialversicherungsrecht

Dual IT-Security (Prof. Jürgen Schmidt: juergen.schmidt@leibniz-fh.de)

• Responsibility (16 KS, 6. Semester: Definition Verantwortlichkeit, Installation CISO + ISB, Erstellung von Informationssicherheitsrichtlinien)
• Grundlagen IT-Angriffe und deren Abwehr (24 KS, 4. Semester: Sicherheitskonzepte in Betriebsprozesse umsetzen, Softwaretools beurteilen, unterschiedliche Angriffsarten)
• Sichere Software (32 KS, 4. Semester: adaptive Softwaremodule, Sicherheit in Softwareentwicklung, Software development process frameworks)
• IT-Governance and Compliance: (16 KS, 4. Semester: Auslöser + Treiber von IT-Governance, Aufgaben IT-Compliance-Officer)

Dual Wirtschaftsinformatik (Prof. Dr. Heidrun Bethge: bethge@leibniz-fh.de)

• Hausarbeit zur Wirtschaftsinformatik (WS-SoSe, Inhalt: Bewertung einer Hausarbeit, die zwischen dem 1. und 2. Semester in der Praxisphase im Unternehmen im Regelfall über einen Anwendungsfall aus dem Unternehmen geschrieben wird. Im zweiten Semester stellen die Studierenden ihre Hausarbeit mittels eines Vortrags vor.)
• Operations Research (24 KS, WS, Inhalt: Optimierungsverfahren, Modellbildung, spezielle Algorithmen der Optimierung, diskrete und kontinuierliche Modelle zur Beschreibung dynamischer Systeme, Standardprobleme der Kombinatorik
• Einführung in die Programmierung (C#, 36 KS, WS, Inhalte: Elementare Datenobjekte und Datentypen, Kontrollstrukturen, Modularisierung, eigenständige Programme entwickeln und implementieren)
• Grundlagen C# (40 KS, SoSe,. Inhalte: Eigenständige Programme konzipieren und lauffähig realisieren, Benutzerschnittstellen, Behandlung von Ausnahmen, Eventhandling, erweiterte Nutzung von Klassen)
• Anwendungen C# (24 KS, WS, Inhalte: Komplexere Programme konzipieren und lauffähig realisieren, Datenbankanbindung, Vererbung, Polymorphie)

Masterstudiengang Applied Data Analytics & Digital Management (Prof. Dr. Mark Broere: mark.broere@leibniz-fh.de)

• Künstliche Intelligenz I (24 KS, WS 2026/27, Inhalte: Lineare, nichtlineare und stochastische Verfahren der Optimierung. Klassifikation von Lernverfahren, n-Grammen, ID3 und ID4, neuronale Netze)
• Künstliche Intelligenz II (24 KS, WS 2026/27, Inhalte: Deep Learning Verfahren, statistische Eigenschaften, Overfitting, aktuelle Methoden)
• Data Science in der Cloud (24 KS, WS 2026/27, Inhalte: Cloud-Lösungen für Data Science, große Datensätze analysieren, basale Umgebungen und eine projektbasierte Arbeit mit öffentlich verfügbaren Datensätzen)

Sprachkurse (Dr. Tabea Brinkmeier