Website Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt
Die Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt sucht aktuell eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in für Maschinelles Lernen und KI (w/m/d) in der charmanten Stadt Kitzingen, Bayern. Diese Position bietet eine spannende Möglichkeit, die eigene Karriere im Bereich Forschung und Entwicklung weiter voranzutreiben.
Ein zentraler Bestandteil des Jobs ist das Schreiben von Forschungsanträgen. Hierbei geht’s nicht nur um kreative Ideen, sondern auch um fundierte wissenschaftliche Argumentation. Du wirst mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten, um innovative Projekte zu initiieren und finanzielle Mittel zu sichern. Dabei ist es wichtig, die neuesten Entwicklungen im Bereich Maschinelles Lernen stets im Blick zu haben.
Ein weiteres wichtiges Aufgabengebiet ist die Repräsentation des Technologietransferzentrums in der Öffentlichkeitsarbeit. Das bedeutet, du bist das Gesicht des Zentrums – und wie! Du präsentierst Forschungsergebnisse auf Veranstaltungen, in sozialen Medien oder in Fachzeitschriften und gestaltest somit den Dialog zwischen Wissenschaft und Gesellschaft. Das ist eine echte Chance, das eigene Netzwerk auszubauen und spannende Kontakte zu knüpfen.
Außerdem wirst du an der Veröffentlichung von Forschungsarbeiten mitwirken. Somit hast du die Möglichkeit, deine Ergebnisse einer breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen und dabei einen positiven Beitrag zur wissenschaftlichen Gemeinschaft zu leisten.
Wenn du also eine Passion für KI und Maschinelles Lernen hast, gerne im Team arbeitest und dich in der Wissenschaft verwirklichen möchtest, dann könnte diese Stelle genau das Richtige für dich sein. Kitzingen ist nicht nur eine malerische Stadt, sondern auch ein Ort, an dem Innovation und Bildung großgeschrieben werden. Nimm die Herausforderung an!
Vollständige Stellenbeschreibung
Schreiben von Forschungsanträgen Repräsentation des Technologietransferzentrums in der Öffentlichkeitsarbeit Veröffentlichung
Zur kompletten Jobbeschreibung … *
Veröffentlichungsdatum
Sat, 25 Apr 2026 07:34:54 GMT
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