Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) mit Promotionsmöglichkeit Kausale und generative KI für synthetische Gesundheitsdaten (EG 13 TV-L, 100 %, Befristung zur Qualifikation (Promotion) nach

Mit Weitblick für Mensch und Gesellschaft: Die Universität Trier betreibt relevante Forschung und Lehre

für Natur, Gesellschaft und eine nachhaltige Zukunft. Im Mittelpunkt stehen Innovation, Vielfalt und enge

Kooperation in Forschung, Lehre und Wissenstransfer über fachliche und räumliche Grenzen hinweg. Mit

über 10.000 Studierenden und rund 2.000 Beschäftigten gehört die Universität Trier zu den größten

Arbeitgebern in der europäischen Grenzregion Trier. Kurze Wege auf einem grünen Campus, eine von

Vielfalt und Toleranz geprägte familiäre Kultur und ein lebendiges akademisches Leben bieten Freiraum,

persönliche Potenziale zu entfalten.

An der Professur für Wirtschaftsinformatik II – Künstliche Intelligenz und Intelligente

Informationssysteme – im Fachbereich IV der Universität Trier ist im Drittmittelprojekt 3P-CAUSAL zum

nächstmöglichen Zeitpunkt folgende Stelle zu besetzen:

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

mit Promotionsmöglichkeit

Kausale und generative KI für synthetische Gesundheitsdaten

EG 13 TV-L, 100 %, Befristung zur Qualifikation (Promotion) nach WissZeitVG mit Projektende

30.09.2028

Ihr Forschungsumfeld

Sie werden Teil des interdisziplinären Forschungsverbunds 3P-CAUSAL und arbeiten im Teilprojekt P2

„Hybrid Causal Generative Models for Synthetic Longitudinal and EHR Data“ unter der Leitung von Dr.

rer. nat. Joscha Grüger.

Im Mittelpunkt der Stelle steht die Entwicklung neuer KI-Verfahren zur Erzeugung synthetischer

Gesundheitsdaten. Hierzu werden generative KI-Modelle mit Ansätzen der kausalen Modellierung

verbunden. Ziel ist es, synthetische longitudinale Gesundheits- und Prozessdaten zu erzeugen, die

klinisch relevante sowie kausale Zusammenhänge möglichst zuverlässig erhalten.

Sie arbeiten eng mit den wissenschaftlichen Kolleg*innen und anderen Promovierenden an der Charité

– Universitätsmedizin Berlin und dem Berlin Institute of Health (BIH) zusammen. Der regelmäßige

Austausch bietet Ihnen die Möglichkeit, Forschungsfragen und methodische Ansätze gemeinsam zu

diskutieren, Ihre wissenschaftliche Arbeit weiterzuentwickeln und sich standortübergreifend zu

vernetzen.

Diese Aufgaben erwarten Sie

• Bearbeitung eines eigenständigen Promotionsthemas innerhalb des Forschungsprojekts 3P-

Causal

• Entwicklung hybrider Verfahren, die generative KI mit kausalen Modellen verbinden
• Entwicklung von Modellen für longitudinale Gesundheitsdaten und Prozessdaten unter

Berücksichtigung zeitlicher und kausaler Zusammenhänge

• Implementierung der entwickelten Verfahren in Python sowie deren systematische

experimentelle Evaluation

• Enge standortübergreifende Zusammenarbeit mit den wissenschaftlichen Kolleg*innen und

Promovierenden an Charité und BIH

• Erarbeitung wissenschaftlicher Publikationen und Präsentation der Forschungsergebnisse auf

nationalen und internationalen Fachkonferenzen

• Mitwirkung an dokumentierter und wiederverwendbarer Forschungssoftware

Universität Trier, Fachbereich IV Kontakt bei Rückfragen

Wirtschaftsinformatik II · Dr. Joscha Grüger Dr. rer. nat. Joscha Grüger

54286 Trier Mail: grueger@uni-trier.de

grueger@uni-trier.de

Das erwarten wir von Ihnen

• Ein überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master,

Diplom oder gleichwertiger Abschluss) in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Data

Science, Medizininformatik oder einer verwandten Fachrichtung

• Das klare Ziel, im Rahmen der Stelle zu promovieren, sowie eine ausgeprägte Motivation für

eigenständige wissenschaftliche Forschung

• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernens; generative Modellansätze wie Variational

Autoencoder (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), Diffusionsmodelle sowie

Transformer-Architekturen sind Ihnen in ihren Grundzügen bekannt

• Die Fähigkeit, sich systematisch mit wissenschaftlicher Literatur auseinanderzusetzen,

Forschungsfragen präzise zu formulieren und Lösungsansätze methodisch fundiert zu

entwickeln

• Eine sorgfältige, nachvollziehbare und reproduzierbare wissenschaftliche Arbeitsweise sowie

die Fähigkeit, Methoden und Ergebnisse kritisch zu beurteilen

• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten sowie Freude daran, wissenschaftliche

Ergebnisse verständlich aufzubereiten, vor unterschiedlichen Zielgruppen zu präsentieren und

fachlich zu diskutieren

• Sehr gute Englischkenntnisse sowie gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (min. C1)
• Eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, Eigeninitiative, Teamfähigkeit und Freude

an interdisziplinärer Zusammenarbeit

Wünschenswert sind erste Erfahrungen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:

• Implementierung, Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen sowie der

Umgang mit Bibliotheken wie PyTorch oder Tensor Flow

• Kausale Inferenz oder statistische Modellierung
• Arbeit mit Gesundheitsdaten, Zeitreihen oder Prozessdaten
• Versionsverwaltung, insbesondere Git, sowie nachvollziehbare Dokumentation von Code und

Experimenten

Bewerbungen von Personen, die kurz vor dem Abschluss ihres Masterstudiums stehen, sind

ausdrücklich willkommen. Der erfolgreiche Abschluss muss spätestens zum Zeitpunkt der Einstellung

vorliegen.

Unser Angebot

• Möglichkeit zu einer betreuten Promotion im Forschungsprojekt 3P-CAUSAL
• Enge wissenschaftliche Einbindung in einen interdisziplinären und standortübergreifenden

Forschungsverbund

• Unterstützung bei Konferenzteilnahmen sowie bei Ihrer fachlichen und wissenschaftlichen

Weiterbildung

• Möglichkeit, sich bei Interesse in die Lehre einzubringen und Lehrerfahrung zu sammeln
• Hohe Flexibilität bei der Gestaltung Ihrer Arbeitszeiten sowie die Möglichkeit, nach Absprache

und im Rahmen der universitären Regelungen anteilig im Homeoffice zu arbeiten; die Tätigkeit

ist überwiegend am Standort Trier angesiedelt

• Betriebliche Altersversorgung
• Eine familiengerechte Hochschule und vielfältige Hochschulsportangebote
• Ein tolles Team und eine motivierte Arbeitsgruppe

Ihre Bewerbung

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung bis zum 15.10.2026 in einer zusammenhängenden PDF-Datei an

grueger@uni-trier.de.

Ihre Bewerbung sollte folgende Unterlagen enthalten:

• Ein Motivationsschreiben mit Bezug zum Forschungsthema und zu Ihrer Promotionsabsicht,

bitte verzichten Sie auf LLM-generierte Bewerbungen

• Einen Lebenslauf
• Abschlusszeugnisse und eine Leistungsübersicht

Die Einstellungsvoraussetzungen ergeben sich aus § 57 Abs. 2 und 3 HochSchG.

Die Stelle ist teilzeitgeeignet. Die Universität Trier ist bestrebt, die Zahl ihrer Mitarbeiterinnen zu erhöhen

und fordert Frauen nachdrücklich zu einer Bewerbung auf. Schwerbehinderte und ihnen nach § 2 Abs. 3

SGB IX gleichgestellte Menschen werden bei entsprechender Eignung bevorzugt berücksichtigt (bitte

Nachweis beifügen).

Näheres zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten entnehmen Sie bitte den