Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) [V000008955]

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Lehr- und Forschungsgebiet Kombinatorische Optimierung

Unser Profil

Unsere Arbeitsgruppe ist in der Fachgruppe Informatik angesiedelt und eng mit der Mathematik assoziiert. Unser Forschungsschwerpunkt ist die Kombinatorische Optimierung, welche unter anderem Graphentheorie, ganzzahlige Programmierung und Heuristiken umfasst. In der Anwendung liegt unser Fokus auf Themen aus dem Gesundheitsbereich. Unsere mehrfach ausgezeichnete Lehre umfasst ein breites Angebot an Veranstaltungen in der kombinatorischen Optimierung und Algorithmik. Dazu sind wir in der Nachwuchsförderung im Rahmen unseres Lehr- und Lernlabors CAMMP (Computational and Mathematical Modeling Program) aktiv. Seit 2024 leiten wir den HM4mint Kurs. Dieser Onlinekurs bietet Studierenden verschiedener Fachrichtungen die Möglichkeit, mathematische Inhalte aus dem ersten Fachsemester extracurricular zu lernen und in einer Präsenzklausur prüfen zu lassen. Dieses Angebot wollen wir in Zukunft organisatorisch, technisch und mathematik-didaktisch weiter verbessern.

Ihr Profil

• sehr gut abgeschlossene Promotion in Mathematik
• weiterführende fachliche Qualifikationen wünschenswert
• Erfahrung in eigenständiger Lehre im Bereich Mathematik, sowohl in der Fachausbildung als auch im Service für höhere Mathematik
• Expertise in digitaler Lehre, Erfahrung in der Betreuung und Durchführung von Online-Kursen und hybriden Lehrformaten
• Erfahrung mit Lernplattformen (idealerweise MUMIE)
• Programmierfähigkeiten, insbesondere für digitale Lehrunterstützung, vertiefte Kenntnisse in JavaScript und Python
• Praxiserfahrung in der Durchführung von Software-Projekten
• Kenntnisse und Erfahrungen in der Organisation und Durchführung großer Lehrveranstaltungen
• selbstständige Arbeitsweise, Teamfähigkeit, Innovationsgeist
• sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• wissenschaftliche Veröffentlichungen in internationalen Fachzeitschriften

Ihre Aufgaben

• Pflege, Weiterentwicklung und Bewerbung des Onlinekurses HM4mint.nrw, Zusammenarbeit mit den beteiligten RWTH-Partnern
• Konzeption, Organisation und Durchführung hybrider Lernmodule, inkl. Anleitung von Tutor:innen
• Konzeption, Organisation und Durchführung der Klausuren zum Onlinekurs HM4mint.nrw
• Einwerbung und Durchführung von Drittmittelprojekten für die Entwicklung digitaler Lehrformaten insbesondere mit KI-Einsatz
• Kommunikation und Kooperation mit Software-Dienstleistern und den HM4mint-Projekthochschulen
• Forschungsaufgaben im Bereich Mathematik/Informatik
• Die Lehrverpflichtung beträgt 6 SWS

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum 01.04.2025 zu besetzen und unbefristet.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
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 ?url=https%3A%2F%2Fwww.rwth-aachen.de%2Fdsgvo-information-bewerbung&module=jobs&id=202999" target="_blank" rel="nofollow">?url=https%3A%2F%2Fwww.rwth-aachen.de%2Fdsgvo-information-bewerbung&module=jobs&id=202999" target="_blank" rel="nofollow">https://www.rwth-­aachen.de/­dsgvo-information-bewerbung .

Nummer: V000008955

Frist: 11.02.2025

Postalisch: RWTH Aachen University Lehr- und Forschungsgebiet Kombinatorische Optimierung Prof.Dr. Christina Büsing Ahornstr. 55
52074 Aachen

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