{"id":55805,"title":"Postdoc (m/w/d)","company":"Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg","city":"Hamburg","region":"Hamburg","location":"22043 Hamburg","work_model":"hybrid","employment_type":"full_time","employment":["full_time","fixed_term"],"roles":[],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-11-02T00:00:00+00:00","tools":[],"seniority":"unknown","years_experience_min":null,"german_requirement":"not_mentioned","german_level":"unspecified","english_requirement":"required","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.4,"method":"rules+llm","language_badge":"Not stated","language_evidence":null,"requirements_snippet":"Very good Master's or Diplom in computer science, data engineering, applied mathematics or similar. Doctorate with magna cum laude or summa cum laude in a related field. 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Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Methoden und Rahmenwerken, die datengetriebene Lernverfahren mit strukturiertem Domänenwissen, formalen Modellen und semantischen Repräsentationen verbinden. Hierzu zählen insbesondere Ontologien und Wissensgraphen, wissensbasierte und hybride Lernverfahren sowie physikalisch informierte Ansätze. Ein zentraler Forschungsbereich ist die neurosymbolische Künstliche Intelligenz (KI), bei den Methoden des Deep Learning mit formalen Repräsentations- und Schlussfolgerungsverfahren verbunden werden, um strukturiertes Hintergrundwissen und logische Randbedingungen in lernende Systeme einzubeziehen und nachvollziehbare Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus werden Multiagentensysteme untersucht, in denen autonome KI-Agenten kooperieren, kommunizieren und schlussfolgern, unter anderem für Anwendungen in der wissenschaftlichen Entdeckung, in Datenverwaltungspipelines und komplexen ingenieurtechnischen Arbeitsabläufen.\n\nBearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen sowie Konzeption, methodische Ausgestaltung und Weiterentwicklung von Forschungsaktivitäten in den Bereichen Data Engineering, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz\nEntwicklung und Erforschung innovativer Methoden und Systeme zur Integration, Verarbeitung und Analyse heterogener Daten, insbesondere unter Einsatz von Wissensgraphen, semantischen Technologien und neurosymbolischen Ansätzen\nFachliche Anleitung und Beratung von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie Koordination, inhaltliche Steuerung und Qualitätssicherung wissenschaftlicher Forschungsarbeiten\nPräsentation und Publikation wissenschaftlicher Ergebnisse auf nationalen und internationalen Fachveranstaltungen sowie Mitwirkung an der Konzeption, Beantragung, fachlichen Koordination und Leitung wissenschaftlicher Forschungsprojekte\nMitwirkung bei der Vorbereitung, Organisation und Durchführung von Prüfungen sowie Koordination und Begleitung der Forschungs- und Promotionsvorhaben von Doktorandinnen und Doktoranden einschließlich der Unterstützung bei der Erstellung wissenschaftlicher Publikationen\nWissenschaftliche Mitarbeit in Forschungsprojekten sowie Unterstützung bei der Durchführung und Weiterentwicklung der Forschungsaktivitäten der Professur für Data Engineering\nMitwirkung in der Lehre im Umfang von grundsätzlich 3,0 Trimesterwochenstunden\nMöglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (z. B. Habilitation)\nErledigung von Verwaltungsarbeiten allgemeiner Art sowie akademische Tätigkeiten\nin der akademischen Selbstverwaltung\n\nEin mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [univ.] oder Master) der Fachrichtungen Informatik, Data Engineering, angewandter Mathematik oder vergleichbare Studiengänge\nEine mit magna cum laude oder summa cum laude abgeschlossene Promotion in der Fachrichtung Informatik, Data Engineering, angewandter Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet\n\nDarüber hinaus erwünscht:\n\nSie besitzen gute Fremdsprachenkenntnisse in Englisch und sind bereit, diese durch Fortbildungen auszubauen\nAusgeprägtes Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten sowie die Befähigung zur Lehre\nKenntnisse in den Bereichen Data Engineering, Data Management, Data Science, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz\nFundierte Kenntnisse in der Verarbeitung und Integration heterogene...","responsibilities_text":null,"requirements_text":null,"status":"open","duplicate_of":null,"first_seen":"2026-11-02T15:57:45.319891+00:00","responsibilities_summary":"Lead research in data engineering, machine learning and AI, including knowledge-graph and neurosymbolic methods. Supervise researchers and doctoral students, publish and present results, help write and coordinate research projects, teach about 3 hours per week, and handle administrative and self-governance","requirements_summary":"Very good Master's or Diplom in computer science, data engineering, applied mathematics or similar. Doctorate with magna cum laude or summa cum laude in a related field. Good English and interest in teaching are preferred.","all_tools":[],"posting_language":"de","evidence":[{"language":"english","requirement":"required","quote":"Sie besitzen gute Fremdsprachenkenntnisse in Englisch und sind bereit, diese durch Fortbildungen auszubauen","source":"rules"}],"years_experience_max":null,"mobility_evidence":[],"model_version":"claude-haiku-5-5","english_badge":"English required","company_id":null}