Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (Doktorand*in)

Ausschreibungs-ID:
fb12-0004-wmz-2026

Eintrittstermin:
nächstmöglich

Bewerbungsfrist:
29.03.2026

Entgeltgruppe:
E 13 TV-H

Befristung:
3 Jahre

Umfang:
Vollzeit Die 1527 gegründete Philipps-Universität bietet vielfach ausgezeichnete Lehre für rund 22.000 Studierende und stellt sich mit exzellenter Forschung in der Breite der Wissenschaft den wichtigen Themen unserer Zeit.

Am Fachbereich Mathematik und Informatik, Arbeitsgruppe -Big Data Analytics-, ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet auf drei Jahre, soweit keine Qualifizierungsvorzeiten anzurechnen sind, eine drittmittelfinanzierte Vollzeitstelle als zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen. Zu den Aufgaben der Stelle gehören wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre.

Im DFG-finanzierten Drittmittelprojekt -Metaserve- entwickeln wir ein Data Profiling System, das automatisch Muster aus strukturellen Metadaten, wie beispielsweise Funktionale Abhängigkeiten, Schlüsselkandidaten oder Inklusionsbeziehungen, in relationalen Daten finden kann. Die Herausforderung bei der Untersuchung von Daten auf derartige Metadaten-Strukturen ist die effektive Traversierung exponentiell großer Suchräume sowie das effiziente Validieren potentieller Metadaten-Kandidaten. Das Projekt wird in enger Zusammenarbeit mit dem Hasso Plattner Institut in Potsdam durchgeführt.

Die Big Data Analytics Gruppe erforscht neuartige Systeme für effizientes und effektives Datenmanagement. Wir entwickeln innovative Verfahren zur automatischen Integration, Reinigung und Transformation von Daten, hoch-performante Algorithmen zur systematischen Metadatenextraktion, und Daten-getriebene Technologien für moderne Machine Learning und Data Analytics Prozesse. Wir haben zudem Forschungsschwerpunkte in verteilten Systemen, Green-IT, FAIR Data Management, Data Warehousing und Datenstromprozessierung.

Ihre Aufgaben:

Unterstützung bei wissenschaftlichen Dienstleistungen in Forschung und Lehre

Erfüllung von Forschungs- und Entwicklungsaufgaben im Kontext des Drittmittelprojektes Metaserve

Verfassen von Publikationsschriften zu neuartigen Verfahren und wissenschaftlichen Erkenntnissen Präsentation wissenschaftlicher Erkenntnisse auf (internationalen) Konferenzen und Tagungen Mitarbeit in der Lehre, insbesondere durch die Betreuung von Seminar- und Abschlussarbeiten Im Rahmen der übertragenen Aufgaben wird die Möglichkeit zu eigenständiger wissenschaftlicher Arbeit geboten, die der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung dient. Die Befristung richtet sich nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG.

Ihr Profil:

Sie besitzen ein mit sehr guter Durchschnittsnote abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) im Fach Informatik, Data Science oder vergleichbar Sie verfügen über grundlegende Vorkenntnisse in Datenbanktechnologien, sind vertraut mit dem relationalen Datenmodell und haben idealerweise schon Kenntnisse in Disziplinen des Datenmanagements (z. B. Integration, Reinigung, Normalisierung, Anfrage, Speicherung, Verteilung) Sie können Ihre Befähigung zum wissenschaftlichen Arbeiten durch eine eigenständige wissenschaftliche Arbeit (Abschlussarbeit oder wissenschaftliche Veröffentlichung) nachweisen, Lehrerfahrung in eigenen Lehrveranstaltungen und Tutortätigkeiten sind von Vorteil Sie verfügen über sehr gute Programmierkenntnisse, ein ausgeprägtes algorithmisches Verständnis und Kenntnisse in der Softwareentwicklung (idealerweise belegbar durch abgeschlossene Projekte) Sie haben Interesse an Daten-getriebener Forschung und Softwareentwicklung, können sich eigenständig in neue Technologien einarbeiten und entwickeln gerne Lösungen für komplexe Probleme Sie besitzen sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (Wort und Schrift), arbeiten gerne im Team und zeichnen sich durch hohe Einsatzbereitschaft aus Die Bereitschaft zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (z. B. ein Promotionsprojekt auf dem Gebiet -Data Engineering-) wird erwartet.

Wir bieten:

langjährige Erfahrung in der Erforschung neuartiger Data Profiling Lösungen insbesondere über das Vorläuferprojekt -Metanome- und eine umfassende Bibliothek existierender Profiling Algorithmen Unterstützung in den Forschungs- und Entwicklungsaufgaben mit einem hoch motivierten Team in Marburg und einem internationalen Netzwerk zur Data Profiling Forschung moderne Labor- und Recheninfrastruktur mit Hochleistungsrechnern für die Entwicklung verteilter Systeme und das Trainieren großer KI-Modelle flexible Arbeitszeiten, die Möglichkeit für mobiles Arbeiten und umfassende Mitgestaltungsfreiheiten bei der Organisation der Projektarbeit vielfältige Qualifizierungsmöglichkeiten und umfangreiche Sport- und Familienangebote Die Philipps-Universität unterstützt die professionelle Entwicklung von Nachwuchswissenschaftler*innen durch die Angebote der Marburg Research Academy (MARA), des International Office und der Stelle für Hochschuldidaktik.

Kontakt für weitere Informationen Prof. Dr. Thorsten Papenbrock +49 6421-28 25475 papenbrockinformatik.uni-marburg.de Wir fördern Frauen und fordern sie deshalb ausdrücklich zur Bewerbung auf. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Als familienfreundliche Hochschule unterstützen wir unsere Beschäftigten bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Eine Besetzung des Arbeitsplatzes in Teilzeit sowie eine Reduzierung der Arbeitszeit ist grundsätzlich möglich. Menschen mit Behinderung im Sinne des § 2 Abs. 2 und 3 SGB IX werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungs- und Vorstellungskosten werden nicht erstattet.

Bitte bewerben Sie sich bis zum 29.03.2026 ausschließlich über den untenstehenden Bewerbungs-Button.

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Ausschreibungs-ID:
fb12-0004-wmz-2026









Eintrittstermin:




Bewerbungsfrist:




Entgeltgruppe:




Befristung:
3 Jahre



Umfang:






Die 1527 gegru00fcndete Philipps-Universitu00e4t bietet vielfach ausgezeichnete Lehre fu00fcr rund 22.000 Studierende und stellt sich mit exzellenter Forschung in der Breite der Wissenschaft den wichtigen Themen unserer Zeit.

Am Fachbereich Mathematik und Informatik, Arbeitsgruppe u201eBig Data Analyticsu201c, ist zum nu00e4chstmu00f6glichen Zeitpunkt befristet auf drei Jahre, soweit keine Qualifizierungsvorzeiten anzurechnen sind, eine drittmittelfinanzierte Vollzeitstelle als Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (Doktorand*in) zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen. Zu den Aufgaben der Stelle gehu00f6ren wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre.

Im DFG-finanzierten Drittmittelprojekt u201eMetaserveu201c entwickeln wir ein Data Profiling

Die Big Data Analytics

Ihre Aufgaben:

Unterstu00fctzung bei wissenschaftlichen Dienstleistungen in Forschung und Lehre

Erfu00fcllung von Forschungs- und Entwicklungsaufgaben im Kontext des Drittmittelprojektes Metaserve Verfassen von Publikationsschriften zu neuartigen Verfahren und wissenschaftlichen Erkenntnissen Pru00e4sentation wissenschaftlicher Erkenntnisse auf (internationalen) Konferenzen und Tagungen Mitarbeit in der Lehre, insbesondere durch die Betreuung von Seminar- und Abschlussarbeiten Im Rahmen der u00fcbertragenen Aufgaben wird die Mu00f6glichkeit zu eigenstu00e4ndiger wissenschaftlicher Arbeit geboten, die der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung dient. Die Befristung richtet sich nach u00a7 2 Abs. 1 WissZeitVG.

Ihr Profil:

Sie besitzen ein mit sehr guter Durchschnittsnote abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) im Fach Informatik, Data Science oder vergleichbar Sie verfu00fcgen u00fcber grundlegende Vorkenntnisse in Datenbanktechnologien, sind vertraut mit dem relationalen Datenmodell und haben idealerweise schon Kenntnisse in Disziplinen des Datenmanagements (z. B. Integration, Reinigung, Normalisierung, Anfrage, Speicherung, Verteilung) Sie ku00f6nnen Ihre Befu00e4higung zum wissenschaftlichen Arbeiten durch eine eigenstu00e4ndige wissenschaftliche Arbeit (Abschlussarbeit oder wissenschaftliche Veru00f6ffentlichung) nachweisen, Lehrerfahrung in eigenen Lehrveranstaltungen und Tutortu00e4tigkeiten sind von Vorteil Sie verfu00fcgen u00fcber sehr gute Programmierkenntnisse, ein ausgepru00e4gtes algorithmisches Verstu00e4ndnis und Kenntnisse in der Softwareentwicklung (idealerweise belegbar durch abgeschlossene Projekte) Sie haben Interesse an Daten-getriebener Forschung und Softwareentwicklung, ku00f6nnen sich eigenstu00e4ndig in neue Technologien einarbeiten und entwickeln gerne Lu00f6sungen fu00fcr komplexe Probleme Sie besitzen sehr gute Kommunikationsfu00e4higkeiten in Englisch (Wort und Schrift), arbeiten gerne im Team und zeichnen sich durch hohe Einsatzbereitschaft aus Die Bereitschaft zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (z. B. ein Promotionsprojekt auf dem Gebiet u201eData Engineeringu201c) wird erwartet.

Wir bieten:

langju00e4hrige Erfahrung in der Erforschung neuartiger Data Profiling Lu00f6sungen insbesondere u00fcber das Vorlu00e4uferprojekt u201eMetanomeu201c und eine umfassende Bibliothek existierender Profiling Algorithmen

Unterstu00fctzung in den Forschungs- und Entwicklungsaufgaben mit einem hoch motivierten Team in Marburg und einem internationalen Netzwerk zur Data Profiling Forschung

moderne Labor- und Recheninfrastruktur mit Hochleistungsrechnern fu00fcr die Entwicklung verteilter Systeme und das Trainieren grou00dfer KI-Modelle

flexible Arbeitszeiten, die Mu00f6glichkeit fu00fcr mobiles Arbeiten und umfassende Mitgestaltungsfreiheiten bei der Organisation der Projektarbeit

vielfu00e4ltige Qualifizierungsmu00f6glichkeiten und umfangreiche Sport- und Familienangebote

Die Philipps-Universitu00e4t unterstu00fctzt die professionelle Entwicklung von Nachwuchswissenschaftler*innen durch die Angebote der Marburg Research Academy (MARA), des International Office und der Stelle fu00fcr Hochschuldidaktik.




Kontakt fu00fcr weitere Informationen Prof. Dr. Thorsten Papenbrock +49 6421-28 25475 papenbrockinformatik.uni-marburg.de Wir fu00f6rdern Frauen und fordern sie deshalb ausdru00fccklich zur Bewerbung auf. In Bereichen, in denen Frauen unterrepru00e4sentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt beru00fccksichtigt. Als familienfreundliche Hochschule unterstu00fctzen wir unsere Beschu00e4ftigten bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Eine Besetzung des Arbeitsplatzes in Teilzeit sowie eine Reduzierung der Arbeitszeit ist grundsu00e4tzlich mu00f6glich. Menschen mit Behinderung



Bitte bewerben Sie sich bis zum 29.03.2026 ausschlieu00dflich u00fcber den untenstehenden Bewerbungs-Button.