S-Professur (W3) „Erklärbare Künstliche Intelligenz“ in Verbindung mit der Leitung des Forschungsbereichs „Erklärbare Künstliche Intelligenz“

Eckdaten der angebotenen Stelle

ArbeitgeberHumboldt-Universität zu Berlin
Postleitzahl10117
OrtBerlin
BundeslandBerlin
Gepostet am12.08.2025
Remote Option?-
Homeoffice Option?-
Teilzeit?-
Vollzeit?-
Ausbildungsstelle?-
Praktikumsplatz?-
Unbefristet?-
Befristet?-

Stellenbeschreibung

Das Institut für Informatik der Humboldt-Universität zu Berlin und das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut für Nachrichtentechnik (HHI) laden gemeinsam zur Bewerbung auf eine S-Professur (W3) »Erklärbare Künstliche Intelligenz« an der Humboldt-Universität zu Berlin in Verbindung mit der Leitung des Forschungsbereichs »Erklärbare Künstliche Intelligenz« am Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut ein. Die Besetzung erfolgt zum nächstmöglichen Zeitpunkt. Für die ausgeschriebene Stelle suchen wir eine in Methoden, Modellen und Algorithmen für erklärbare und vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz (KI) exzellent ausgewiesene Person. Der Schwerpunkt kann dabei sowohl auf den Grundlagen der erklärbaren KI, als auch auf systembezogenen Aspekten und Anwendungen liegen. Spezifische Themen von Interesse umfassen beispielsweise: Methoden zum Finden von intuitiven Erklärungen von KI-Ergebnissen interpretierbares und erklärbares maschinelles Lernen Erklärbarkeit in großen generativen Modellen vertrauenswürdige KI Anpassungsfähigkeit und Robustheit von KI-Techniken commonsense reasoning und Entscheidungsfindung Anwendungen der erklärbaren KI Transparenz und Fairness von KI-Systemen Neben wissenschaftlicher Exzellenz sind Erfahrungen in der Leitung einer Forschungsgruppe, in der internationalen Zusammenarbeit, der Verwaltung wissenschaftlicher Projekte und der Einwerbung von Drittmitteln erwünscht. Die Position beinhaltet Lehrtätigkeit in Höhe von 2 SWS; die Fähigkeit zur exzellenten Lehre ist von großer Bedeutung. Es wird erwartet, dass die Kandidat*innen sich an kooperativen Forschungsinitiativen beteiligen werden, beispielsweise im Rahmen von Graduiertenkollegs, Sonderforschungsbereichen oder Zentren wie BIFOLD. Die Anforderungen für die Berufung gemäß §100 des Berliner Hochschulgesetzes müssen erfüllt sein. Die Humboldt-Universität strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Lehre und Forschung an und fordert qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich auf sich zu bewerben. Bewerbungen aus dem Ausland sind erwünscht. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Bewerbungen sollten enthalten ein Anschreiben, einen Lebenslauf, ein Lehrkonzept, einschließlich einer Zusammenstellung der Lehrerfahrung (max. 3 Seiten), ein Forschungskonzept, in der das gegenwärtige Forschungsprogramm und geplante Forschung beschrieben werden (max. 3 Seiten), bis zu 3 ausgewählte Publikationen und Arbeitspapiere mit einer kurzen Erklärung, warum diese ausgewählt wurden, eine Stellungnahme (max. 1 Seite) zu bisherigen und zukünftigen Beiträgen zu Gleichstellung, Vielfalt und Inklusion sowie der Fähigkeit zur Arbeit in kulturell vielfältigen Gruppen, Kopien von Zeugnissen und Urkunden und Kontaktadressen für bis zu drei Referenzen. Für Fragen zu dieser Position kontaktieren Sie bitte Prof. Verena Hafner (verena.hafner@hu-berlin.de). Richten Sie Ihre Bewerbung bitte bis zum 23.09.2025 unter Angabe der Kennziffer PR/009/25 an die Humboldt-Universität zu Berlin, Dekan der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät, Prof. Dr. List-Kratochvil, Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder laden Sie diese bevorzugt in einer PDF-Datei unter https://www2.mathnat.hu-berlin.de/erklbki hoch. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.Informatik Mathematik Mathematik Professor, Professorin Lehre & Forschung, Wissenschaft Universität Vollzeit