Akademische/-r Mitarbeiter/-in (w/m/d) im Bereich Wissens- und Technologietransfer (Schwerpunkt: Agentenbasierte …

Tätigkeitsprofil:

Ihr Arbeitsbereich:

Die Professur für Wissens- und Technologietransfer an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam erforscht und gestaltet die Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Unser Fokus liegt auf der Untersuchung systemischer Transferbarrieren durch innovative, KI-gestützte Methoden wie Text-Mining, LLMs und agentenbasierte Simulationen. Wir bedienen im innoFSPEC Transferlabor konkrete Technologietransferprojekte und arbeiten gleichzeitig, ausgehend von neueren KI-Entwicklungen, an theoretischen Beiträgen zum Thema Transfer. In der Lehre vermitteln wir praxisnahes Innovationsmanagement sowie computergestützte Methodenforschung in einem interdisziplinären Qualifizierungsumfeld.

Ihr Aufgabengebiet umfasst:

• Mitarbeit in der forschungsnahen Master-Ausbildung der Professur
• wissenschaftliche Begleitung der forschungsorientierten Masterseminare „LLMs in der Forschung“ (Sommersemester)
• Zuarbeit bei der Vorbereitung und Durchführung des Seminars „Infrastrukturen und KI-Agenten“ (Wintersemester)
• Forschungsarbeit im Bereich der Agentenbasierten Modellierung, insbesondere Untersuchung des Einsatzes autonomer, generativer KI-Agenten
• methodische Brückenbildung zwischen theoretischen Simulationsmodellen und angewandter Politik- und Transferanalyse

Anforderungsprofil:

Sie bringen Folgendes mit:

• hervorragender wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder gleichwertig) in Computational Social Science, Wirtschaftsinformatik, quantitativer Ökonomik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• methodisches Verständnis im Bereich der quantitativen Modellierung, Simulationsverfahren oder agentenbasierter Modellierungsansätze
• gute Programmierkenntnisse zur eigenständigen Implementierung und Anpassung komplexer Simulationsmodelle
• hervorragende Englischkenntnisse und sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Darüber hinaus sind folgende Kompetenzen wünschenswert:

• erste Erfahrungen oder Interesse an der theoretischen und datengestützten Evaluation komplexer politischer oder ökonomischer Entscheidungsprozesse
• erste Erfahrungen in der Hochschullehre (z. B. durch die Durchführung von Tutorien, Übungen oder Workshops)
• hohes Maß an intellektueller Neugier, analytischer Schärfe und Kooperationsbereitschaft in einem forschungsnahen Team