Wissenschaftliche/r Mitarbeiter (w/m/d) mit Promotionsmöglichkeit (100%, TVL-13) Data Science & Nachhaltigkeit

Weitere Informationen

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.Die Stelle ist zum 01.02.2027 zu besetzen und befristet auf ein Jahr.Eine Weiterbeschäftigung von zwei Jahren ist vorgesehen.Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.Eine Promotionsmöglichkeit besteht.Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Unser Profil

Das Institut für Technologie und Innovationsmanagement der RWTH Aachen University (RWTH TIM) ist eine führende europäische Forschungsinstitution zum strategischen, verhaltens- und computergestützten Technologie- und Innovationsmanagement. Das Institut ist Ergebnis einer langjährigen Partnerschaft zwischen dem Lehrstuhl für Innovation, Strategie & Organisation und dem Lehrstuhl für Technologie & Innovationsmanagement an der RWTH Aachen University. Unter der Leitung von Frank Piller und Oliver Salge forscht und lehrt ein interdisziplinäres Team aus rund 30 Doktoranden, 5 Postdocs und mehr als 20 studentischen Forschern zu Themen wie strategisches Technologiemanagement, Open Innovation, Innovationskultur, Organisationswandel, Geschäftsmodellentwicklung und kundenorientierte Wertschöpfung.

Unser Angebot

• 100% TV-L 13
• Möglichkeit der Mitgestaltung der Nachhaltigkeitstransformation und des Strukturwandels im Rheinischen Revier
• Möglichkeit zur Promotion in einem strukturierten und etablierten Promotionsmodell
• Enge Betreuung durch regelmäßige Interaktionen innerhalb kleiner Forschungsgruppen
• Zugang zu zahlreichen Datenquellen im Rahmen der Projektarbeit und darüber hinaus
• Großes internationales Netzwerk zu Industriepartnern, anderen Universitäten und Forschungs-einrichtungen
• Breite methodische Expertise von qualitativen und experimentellen Verfahren über ökonometrische Verfahren bis hin zu Verfahren des Maschinellen Lernens, speziell im Kontext des Text Mining
• Umfassende Publikationserfahrung in den führenden internationalen Fachzeitschriften
• Teilnahme an (inter)nationalen Konferenzreisen
• Multidisziplinäres Team mit angenehmem Arbeitsklima
• flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, nach Rücksprache im Homeoffice zu arbeiten

Ihr Profil

• Mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes Masterstudium (oder vergleichbar), beispielsweise in Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsgeographie, (Wirtschafts-) Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Fach mit quantitativem Schwerpunkt
• Praktische Erfahrung in Python sowie in der Aufbereitung und Analyse größerer Datensätze. Sie haben bereits mit statistischen Verfahren oder maschinellem Lernen (z.B. Text Mining, Natural Language Processing, o.ä.) gearbeitet und möchten geeignete quantitative Methoden für anspruchsvolle angewandte Forschungsfragen einsetzen
• Sie bringen fundierte Kenntnisse in Statistik und empirischen Forschungsmethoden
• Kenntnisse in SQL, der Datengewinnung über APIs oder Web Scraping sowie in Datenvisualisierung sind erwünscht. Erfahrungen mit Patentanalyse, Sprachmodellen, semantischen Embeddings oder Netzwerkanalyse sind von Vorteil, können aber auch zu Beginn der Promotion erworben werden.
• Interesse an Nachhaltigkeit, Bioökonomie und der Frage, wie technologische Innovationen wirtschaftlichen und regionalen Wandel ermöglichen
• Hohes Maß an Teamfähigkeit, Eigeninitiative und Motivation
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise sowie ausgezeichnete Formulierungsgabe
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Ihre Aufgaben

Sie werden Teil eines Forschungsprojekts zur nachhaltigen Transformation und Bioökonomie im Rheinischen Revier. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie bioökonomische Innovationen neue Anwendungsfelder erschließen, von Unternehmen aufgegriffen werden und sich im regionalen Innovationsökosystem verbreiten können. Sie tragen dazu bei, technologische Trends sowie Chancen und Hemmnisse des innovationsgeleiteten Strukturwandels wissenschaftlich zu untersuchen und daraus Implikationen für die nachhaltige wirtschaftliche Transformation abzuleiten. Zu Ihren Aufgaben gehört die Nutzung von Methoden aus Statistik und maschinellem Lernen zur Analyse von Technologiefeldern, zur Identifikation von Cross-Industry-Innovationen und neuen technologischen Anwendungspotenzialen sowie zur Entwicklung von Kennzahlen für die Analyse regionaler Innovations- und Transformationsprozesse. Hierfür analysieren Sie z.B. Patent- und Unternehmensdatenbanken, erschließen öffentlich zugängliche Daten wie Nachrichten, wissenschaftliche Publikationen und Arbeitsmarktdaten oder erheben eigene Daten, z.B. in Befragungen und Experimenten.

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.Darüber hinaus steht allen Beschäftigten der RWTH Aachen die Online-Plattform „Corporate Benefits“ mit vielfältigen Preisnachlässen auf Produkte und Dienstleistungen diverser Anbieter*innen zur Verfügung.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.Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L