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Dezernat Personal
Personal
Dezernat Personal 
Gebäude Carolastraße 8

Stellenausschreibung

Die Technische Universität Chemnitz ist eine innovative Wissenschafts- und Bildungseinrichtung, die sich den Herausforderungen im Wettbewerb zwischen den Hochschulen bewusst stellt. Sie bietet Persönlichkeiten mit ausgewiesener fachlicher Kompetenz, die konstruktiv an der innovativen Weiterentwicklung mitwirken möchten, attraktive Arbeitsplätze.

Zum 01.01.2026 ist an der Professur Prädiktive Verhaltensanalyse im Rahmen eines DFG-geförderten Forschungsprojektes eine Stelle als

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d)

(100%, Entgeltgruppe 13 TV-L)

zunächst befristet bis 31.07.2026 zu besetzen, mit der Option auf Verlängerung.

Die Auswahl erfolgt nach Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung. Die Technische Universität Chemnitz ist bemüht, Frauen besonders zu fördern und bittet qualifizierte Frauen daher ausdrücklich, sich zu bewerben. Bei gleicher Eignung werden schwerbehinderte Menschen oder Gleichgestellte nach Maßgabe des SGB IX vorrangig berücksichtigt. Der Arbeitsplatz ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigung geeignet. Bei entsprechenden Bewerbungen erfolgt die Überprüfung, ob den Teilzeitwünschen im Rahmen der dienstlichen Möglichkeiten entsprochen werden kann.

Die befristete Einstellung erfolgt gemäß den Regelungen des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG) und des Sächsischen Hochschulgesetzes (SächsHSG) in der jeweils geltenden Fassung.

Arbeitsaufgaben:

  • Sie analysieren aus informatischer oder mathematischer Perspektive bestehende kognitive Theorien menschlichen Denkens und des Gedächtnisses
  • Sie implementieren psychologische Theorien und setzen Methoden des maschinellen Lernens ein
  • Sie implementieren und werten Verhaltensexperimente aus
  • Sie verfassen wissenschaftliche Publikationen für Konferenzen und Fachzeitschriften
  • Es handelt sich um eine Stelle zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation

Wenn Sie die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären, hoch motivierten Team und die akademische Auseinandersetzung mit einem Thema hoher praktischer Relevanz reizen, sollten Sie folgende Voraussetzungen mitbringen:

  • überdurchschnittlicher akademischer Abschluss (Master oder Promotion) in Informatik, Mathematik oder Kognitionswissenschaft oder vergleichbarer Studiengänge mit informatischem Anteil
  • Hohe Motivation zur Forschung
  • Sehr gute Programmierkenntnisse (z.B. Python, R oder andere)
  • Gute Kenntnisse im Bereich Data Science oder statistischer Analyse
  • Grundkenntnisse in Kognitionspsychologie, maschinellem Lernen oder KI sind von Vorteil
  • Interesse an der Entwicklung und Implementierung psychologischer Experimente
  • Sehr gute Englischkenntnisse sind zwingend erforderlich

Zudem müssen Sie die Einstellungsvoraussetzungen gemäß § 73 SächsHSFG erfüllen.

Bitte sehen Sie unbedingt von der Einsendung von Originalunterlagen ab, da Ihre schriftlichen Unterlagen nicht zurückgesendet, sondern unter Beachtung datenschutzrechtlicher Bestimmungen vernichtet werden. Wünschen Sie eine Rücksendung, legen Sie Ihrer Bewerbung bitte einen ausreichend frankierten und adressierten Rückumschlag bei.

Bewerbungen sind unter dem Stichwort »PVA-100« mit den üblichen Unterlagen bis 07.11.2025 elektronisch (bevorzugt) oder postalisch an u.a. Adresse zu richten. Bitte beachten Sie, dass aus sicherheitstechnischen Gründen keine elektronischen Bewerbungen bzw. Anhänge von Bewerbungen im Stellenbesetzungsverfahren berücksichtigt werden können, welche über Verknüpfungen (Hyperlinks) zu Dritten zum Download zur Verfügung gestellt werden.

Technische Universität Chemnitz
Fakultät für Human- und Sozialwissenschaften
Professur Prädiktive Verhaltensanalyse
Ansprechpartner: Prof. Dr. Dr. Marco Ragni

09107 Chemnitz

Bitte richten Sie alle Anfragen per E-Mail an Frau Simone Machnitzky:

E-Mail: pva-secretary@hsw.tu-chemnitz.de

Die entsprechenden Informationen zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten finden Sie unter https://www.tu-chemnitz.de/verwaltung/personal/public/Datenschutz/dse_dp.html.