Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (75% E 13 TV-L)
Universität Münster —Münster
- Teilzeit
- Doktorat
- Englisch
- Master
- Weiterbildungsprogramme
Studentische Hilfskraft (m/w/d): Digitalisierung der Batteriezellfertigung
Forschungsfertigung Batteriezelle —Münster
- Online-Bewerbung
- Datenanalyse
- Datenbanken
- Machine Learning
- Homeoffice-Möglichkeit
- Flexible Arbeitszeiten
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (gn*) Translationale Psychiatrie
Universitätsklinikum Münster —Münster
- Per E-Mail
- Doktorat
- Englisch
- Master
- Weiterbildungsprogramme
Abschlussarbeit: Machine Learning und Traceability in der Batteriezellproduktion
Forschungsfertigung Batteriezelle —Münster
- Online-Bewerbung
- Machine Learning
- Homeoffice-Möglichkeit
- Flexible Arbeitszeiten
Doktorarbeit im Bereich KI
Web Computing GmbH —Münster
- Master
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d): Datenbasierte Produktionsverbesserung
Forschungsfertigung Batteriezelle —Münster
- Teilzeit
- Doktorat
- Machine Learning
- Kommunikationsfähigkeit
- Homeoffice-Möglichkeit
- Weiterbildungsprogramme
Postdoctoral Research Associate (Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in, salary level E 13 TV-L)
Universität Münster —Münster
- Vollzeit
- Doktorat
- Informatik
- Master
10 Tage
Studentische Hilfskraft (m/w/d): Digitale Zwillinge für Batteriespeichersysteme
Forschungsfertigung Batteriezelle —Münster
- Online-Bewerbung
- Informatik
- Machine Learning
- Analytik
- Homeoffice-Möglichkeit
- Flexible Arbeitszeiten
AI-Engineer
Web Computing GmbH —Münster
- Englisch
- Master
- Softwareentwicklung
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
Quereinstieg als Prompt Engineer (m/w/d) – 100% remote
mycareernow GmbH —Münster
- Ab 50.000 € pro Jahr
- Teilzeit
- Homeoffice
- Microsoft Word
- Weiterbildungsprogramme
Direkt bewerben
Machine Learning Engineer (m/w/d) – MLOps & Software Engineering
flaschenpost SE —Münster
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Englisch
- Machine Learning
- Python
Direkt bewerben
Werkstudent (m/w/d) Data Science - Hotel
CHECK24 —Münster
- Teilzeit
- Datenanalyse
- AWS
- Machine Learning
- Flexible Arbeitszeiten
- Kostenlose Verpflegung
Data Analytics Engineer / Architect (m/f/d)
Eucon GmbH —Münster
- Vollzeit
- Flexible Arbeitszeiten
Direkt bewerben
Quereinstieg KI Manager / Machine Learning (m/w/d) – 100% remote
LearnWise GmbH für Aus- und Weiterbildung —Münster
- 50.000 € – 90.000 € pro Jahr
- Vollzeit
- Homeoffice
- PC-Kenntnisse
- Weiterbildungsprogramme
Direkt bewerben
10 Tage
Werkstudent KI & Machine Learning (m/w/d) - Praxisprojekt „KI-gestützte Beschaffungsdisposition“
NOWEDA Apothekergenossenschaft eG —Münster
- Teilzeit
- Hybrides Arbeiten
- Azure
- Datenanalyse
- Machine Learning
- Homeoffice-Möglichkeit
- Mitarbeiter-Rabatt
3 Tage
Softwareentwickler / Allround-Tinkerer
Shoogee GmbH & Co. KG —Münster
- Java
- C++
- Machine Learning
Solutionmanager BI/DA/Fabric (m/w/d)
Westfalen AG —Münster
- Vollzeit
- Datenanalyse
- Bachelor
- Machine Learning
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
Specialist Data Science (m/w/d)
Takko Holding GmbH —Telgte
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Azure
- Datenanalyse
- Englisch
- Mitarbeiter-Rabatt
Senior Data Engineer (m/w/d) – Vollzeit in Coesfeld-Lette (bei Münster)
Ernsting's Family GMBH & CO. KG —Münster
- Vollzeit
- Azure
- DevOps
- SQL
- Mitarbeiter-Rabatt
Senior Data Engineer/Architect (m/w/d) – Vollzeit in Coesfeld-Lette (bei Münster)
Ernsting's Family GMBH & CO. KG —Münster
- Vollzeit
- Azure
- AWS
- Machine Learning
- Mitarbeiter-Rabatt

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machine learning jobs near münster

Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (75% E 13 TV-L)

Universität Münster -
Münster

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Details zur Stelle

Teilzeit

Leistungen

Weiterbildungsprogramme

Qualifikationen

Doktorat
R
Englisch
Master
Hochschulreife
Machine Learning
Psychologie
Organisationstalent
Analytik

Vollständige Stellenbeschreibung

Wissen schaffen. Sinnvolles tun. Zukunft mitgestalten. Dafür steht die Universität Münster - eine der forschungsstärksten Hochschulen Deutschlands und eine der größten Arbeitgeberinnen der Region. Über 7.000 Beschäftigte engagieren sich täglich für internationale Spitzenforschung und exzellente Lehre. Was uns verbindet ist mehr als ein Arbeitsplatz: Es ist der Anspruch, gemeinsam etwas zu bewirken - regional und international. Vielfalt, Offenheit und Freiraum für eigene Ideen prägen unseren Alltag. Werden Sie Teil unseres Teams in Wissenschaft, Technik, Handwerk oder Verwaltung.

Am Institut für Psychologie der Universität Münster bzw. Universität Heidelberg ist zum 01.02.2027 eine Stelle als

**Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (75% E 13 TV-L)**

zu besetzen. Angeboten wird eine für 3 Jahre befristete Teilzeitstelle (Projektlaufzeit). Die befristete Einstellung erfolgt auf der Grundlage der Regelungen des Gesetzes über befristete Arbeitsverträge in der Wissenschaft (WissZeitVG). Die Vergütung erfolgt nach E13 TV-L (75%). Mit dieser Stelle ist die Durchführung eines Promotionsvorhabens im CoMoS-Projekt “Coordinated Mobile Sensing Studies” verbunden.

Das Projekt

Das DFG-geförderte Projekt integriert mehrere Mobile sensing-Studien, die Situationen und Verhaltensweisen im Alltag von rund 3,000 Personen mittels Smartphones über mehrere Wochen bis Monate gemessen haben. Ziel des Projekts ist es, basierend auf passiv und aktiv erhobenen Alltagsdaten neue Erkenntnisse über psychologisch relevante Situationstaxonomien und das Zusammenspiel von Personen und Situationen zu erlangen und zugleich neue methodische Standards für die objektive Erfassung von Alltagssituationen zu etablieren.

Der Projektteil Münster-Heidelberg wird von Prof. Mitja Back (Universität Münster) und Prof. Cornelia Wrzus (Universität Heidelberg) geleitet und in Kooperation mit Prof. Ramona Schödel (Hochschule Charlotte Fresenius & LMU München) durchgeführt. Die ausgeschriebene Stelle ist als Lab-Rotation vorgesehen, d.h., jeweils 1,5 Jahre sollen an der Universität Münster und der Universität Heidelberg geforscht werden. Die Reihenfolge sowie die Promotionsuniversität werden zusammen mit dem*der Mitarbeiter*in entschieden.

Ihre Aufgaben:

Mitarbeit bei der Planung, Koordination und Umsetzung des DFG-Forschungsprojekts, inklusive Aufbereitung und Harmonisierung verschiedener umfangreicher Mobile Sensing- und Ecological Momentary Assessment (EMA)-Datensätze
Modellierung dieser Datensätze mit modernen statistischen Verfahren (u.a. Machine Learning, Multilevel-Strukturgleichungs-Modelle) zur Entwicklung von Taxonomien objektiv erfassbarer Situationsmerkmale
Publikation und Präsentation der Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und auf Konferenzen
Mitwirkung an transparenter und reproduzierbarer Forschung im Sinne von Open Science

Unsere Erwartungen:

Interesse an Forschung im Bereich Personen-Situations-Wechselwirkungen sowie Mobile Sensing in altersheterogenen Stichproben
Ein sehr guter wissenschaftlicher Hochschulabschluss Master in Psychologie oder einem anderen Fach mit klarem Bezug zu den beschriebenen Forschungsschwerpunkten (z.B. Data Science) ist zum Zeitpunkt der Einstellung erforderlich.
Sehr gute methodische Kenntnisse und Fertigkeiten sowie ein hohes Interesse, sich in fortgeschrittenen Methoden der Datenerhebung, Modellierung und Datenanalyse (z. B. Multilevel-Modellierung, Machine Learning, Large Language Models) einzuarbeiten.
Fundierte Erfahrung in der Datenvorverarbeitung und Anwendung von Datenanalyse Software (z. B. R oder Python).
Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt.
Erste Publikationserfahrungen in internationalen Fachzeitschriften sind von Vorteil, werden aber nicht vorausgesetzt.
Organisationstalent, Belastbarkeit, Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke sowie ein zuverlässiger und engagierter Arbeitsstil.

Ihr Gewinn:

Zusammenarbeit in kooperativen, angenehmen und dynamischen Forschungsteams
Intensive Betreuung und passgenaue Unterstützung bei der Schärfung des eigenen Forschungsprofils und der eigenen Karriereentwicklung
Sehr gute Forschungsinfrastruktur inkl. vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten
Möglichkeit zur Auswertung vorhandener großer multimethodaler Datensätze
Einbindung in nationale und internationale wissenschaftliche Netzwerke und Teilnahme an nationalen und internationalen Konferenzen
Unterstützung durch Forscher*innen mit umfangreicher Erfahrung in der erfolgreichen Publikation von Forschungsergebnissen und Förderung von Nachwuchswissenschaftler*innen

Die Universität Münster, die Universität Heidelberg und besonders die beteiligten Arbeitsabteilungen legen Wert auf transparente und reproduzierbare Forschung und unterstützen diese Ziele durch Open Data, Open Code, und Open Material sowie Präregistrierungen und Registered Reports. Im "Commitment for Research Transparency" (http://www.researchtransparency.org) sind Transparenz- und Qualitätsstandards aufgeführt, die vertreten und gefördert werden.

Die Universität Münster setzt sich für Chancengerechtigkeit und Vielfalt ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen.

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung, und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.

Bewerbungsschluss ist der 27.09.2026

Wir freuen uns auf Bewerbungen von qualifizierten und interessierten Kandidat*innen. Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit (1) einem aussagekräftigen Schreiben zu Forschungsinteressen und Motivation, (2) einem tabellarischen Lebenslauf und (3) Zeugnissen (Allgemeinen Hochschulreife/ Abiturzeugnis, Bachelor- und Masterzeugnis, ggf. Arbeitszeugnisse) in einem einzigen PDF-Dokument (NACHNAME_PhD_2026.pdf) an Prof. Dr. Mitja Back ([email protected]) und Prof. Cornelia Wrzus ([email protected]). Bei Fragen zur Ausschreibung wenden Sie sich bitte ebenfalls beide genannte Personen. Die Bewerbungsgespräche finden voraussichtlich im Oktober 2026 statt.

Ausschreibungskennziffer bei Rückfragen: 2026_07_73

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Machine Learning Engineer (m/w/d) – MLOps & Software Engineering

Werkstudent (m/w/d) Data Science - Hotel

Data Analytics Engineer / Architect (m/f/d)

Quereinstieg KI Manager / Machine Learning (m/w/d) – 100% remote

Werkstudent KI & Machine Learning (m/w/d) - Praxisprojekt „KI-gestützte Beschaffungsdisposition“

Softwareentwickler / Allround-Tinkerer

Solutionmanager BI/DA/Fabric (m/w/d)

Specialist Data Science (m/w/d)

Senior Data Engineer (m/w/d) – Vollzeit in Coesfeld-Lette (bei Münster)

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