Doktorand*in in der Arbeitsgruppe Massive Data Processing der Fakultät 4

Wissenschaftliche*r

Mitarbeiter*in (Doktorand*in)

Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, forschungsorientierte

Campusuniversität. Getreu ihres Leitmotivs „Verstehen, Vermitteln, Gestalten“ widmet

sie sich den großen gesellschaftlichen Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung,

Kultur, Wirtschaft, Gesellschaft, Technik und Umwelt. Sie ist aktive Partnerin in den

Netzwerken der Region sowie in nationalen und internationalen Kooperationen. Rund

24.500 Menschen studieren, forschen und arbeiten hier an neun Fakultäten, in teils

interdisziplinären Forschungseinrichtungen oder in der Verwaltung.

In der Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften, in der Fachgruppe Mathematik

und Informatik, in der Arbeitsgruppe Massive Data Processing, suchen wir

Unterstützung. Es sind 2 Vollzeitstellen zu besetzen.

Ihre Aufgaben

• Eigenständige Mitarbeit an innovativer Forschung im Bereich Scalable Machine

Learning für daten- und prozessorientierte Anwendungen mit dem Ziel der Promotion

• Entwicklung neuartiger Methoden für Foundation Models, repräsentationsbasiertes

Lernen sowie skalierbare, nachhaltige und wiederverwendbare Machine-Learning-

Modelle

• Forschung zu Learning under Label Scarcity, Self-Supervised Learning, Contrastive

Learning und Continual Learning

• Mitarbeit bei der Planung und wissenschaftlichen Durchführung nationaler und

internationaler Forschungsprojekte

• Erstellung wissenschaftlicher Publikationen und Präsentation der Forschung auf

internationalen Fachkonferenzen

• Entwicklung eines individuellen Forschungsprofils innerhalb der Forschungsgruppe
• Mitwirkung bei der Einwerbung und Durchführung von Drittmittelprojekten
• Eigenständige Betreuung von Übungen, Praktika und studentischen Arbeiten (max.

im Umfang von 4 LVS)

• Mitwirkung bei der Durchführung von Prüfungen
• Mitwirkung bei der Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten im Bereich Scalable

Machine Learning for Data and Processes

Ihr Profil

• Überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium

(Master oder vergleichbar) in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder

einem verwandten Fach

• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning oder Artificial lntelligence
• Interesse an moderner Forschung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
• Foundation Models
• Representation Learning
• Self-Supervised, Contrastive Learning & Continual Learning
• Learning under Label Scarcity
• Scalable & Sustainable Al
• Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python (z. B. PyTorch)
• Fähigkeit zu analytischem, strukturiertem und eigenständigem Arbeiten
• Ausgeprägtes Interesse an wissenschaftlicher Forschung und einer Promotion
• Soziale und kommunikative Kompetenz
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Bereitschaft, innerhalb der ersten zwei Jahre der Beschäftigung Deutschkenntnisse

auf mindestens dem Niveau B2 zu erwerben

Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines Promotionsverfahrens dient. Die Stelle

ist befristet für die Dauer des Promotionsverfahrens, jedoch vorerst bis zu 3 Jahren, zu

besetzen. Eine Verlängerung zum Abschluss der Promotion ist innerhalb der

Befristungsgrenzen des WissZeitVG ggf. möglich.

Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Dauer: befristet bis zu 3 Jahren

Stellenwert

E 13 Tv- L

Umfang: Vollzeit (Teilzeit ist möglich, bitte

geben Sie bei der Bewerbung

an, ob Sie auch bzw. nur an

einer Teilzeitbeschäftigung

interessiert wären)

Kennziffer: 26272

Ansprechpartner

Herr Prof. Dr. Marwan Hassani

hassani@uni-wuppertal.de

Bewerbungen über

stellenausschreibungen.uniwuppertal.de

Bewerbungsfrist: 05.10.2026

Wir Bieten Ihnen

Kollegiales und wertschätzendes Miteinander Betriebliches Gesundheitsmanagement und UniSport

Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice Arbeiten in internationalem Kontext

30 Urlaubstage Großes Fort- und Weiterbildungsangebot

Familienfreundliche Arbeitsbedingungen Betriebliche Altersvorsorge

An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen

und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen

von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen gleichgestellten Personen

sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer

Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.

Bewerbungen umfassen alle notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen

Hochschulstudiums, Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung). Unvollständig eingereichte Bewerbungen

können nicht berücksichtigt werden!

Research Assistant (Doctoral

student)

The University of Wuppertal is a dynamic and research-oriented campus university. In

accordance with its mission statement ‘Understanding, communicating, shaping’; it

faces the social challenges of science, education, culture, economics, society,

technology, and the environment. The university is an active member of networks in the

region as well as in national and international cooperations. About 24,500 people study,

research, or work at 9 schools, research institutions or in university administration.

The school of Mathematics and Natural Science, department of Mathematics and

Computer Science, research group Massive Data Processing, invites applications. Two

full-time positions are available.

Responsibilities And Duties

• Conduct independent research in Scalable Machine Learning for data- and processoriented applications with the goal of obtaining a PhD
• Develop novel methods for Foundation Models, representation learning, and

scalable, sustainable, and reusable machine learning models

• Conduct research on Learning under Label Scarcity, Self-Supervised Learning,

Contrastive Learning, and Continual Learning

• Contribute to the planning and scientific execution of national and international

research projects

• Publish scientific results and present research at leading international conferences
• Develop an independent research profile within the research group
• Contribute to the acquisition and execution of externally funded research projects
• lndependently supervise practical classes, laboratory sessions, and student projects

(teaching load of up to 4 contact hours per week)

• Assisi in the organization and administration of examinations
• Contribute to the supervision of Bachelor’s and Master’s theses in the area of

Scalable Machine Learning for Data and Processes

Professional And Personal Requirements

• Above-average university degree (Master’s degree or equivalent) in Computer

Science, Artificial lntelligence, Data Science, or a related field

• Solid background in Machine Learning, Deep Learning, or Artificial lntelligence
• lnterest in modern research in one or more of the following areas:
• Foundation Models
• Representation Learning
• Self-Supervised, Contrastive Learning & Continual Learning
• Learning under Label Scarcity
• Scalable & Sustainable Al
• Good programming skills, preferably in Python (e.g. PyTorch)
• Ability to work analytically, independently, and in a structured manner
• Strong interest in scientific research and pursuing a PhD
• Strong communication and teamwork skills
• Excellent command of English
• Willingness to acquire German language skills at least at the B2 level within the first

two years of the appointment

This is a qualification position in the sense of the Academic Fixed-Term Contract Act

(WissZeitVG), which serves to support a doctoral programme. The position is temporary

for the duration of the doctoral process, but initially up to 3 years. An extension for the

completion of the doctorate is possible within the time limits of the WissZeitVG.

Start: as soon as possible

Duration

up to 3 years

Salary

E 13 Tv-L

Time

Full time (Part-time employment

is possible, please indicate in

your application whether you

would also or only be interested

in part-time employment.)

Reference Code

26272

Contact person

Mr Prof. Dr. Marwan Hassani

hassani@uni-wuppertal.de

Applications via

stellenausschreibungen.uniwuppertal.de

Application deadline

05 October 2026

We Offer

Friendly working environment Occupational health management and University Sports

Flexible working hours and hybrid working Working in an international context

30 days of leave Large offer of continuing education courses

Family-friendly working conditions Company pension scheme

The University of Wuppertal is an equal opportunity employer. Applications from persons of any gender and persons with

dis abilities as well as persons with an equivalent status are highly welcome. In accordance with the Gender Equality Act of

North Rhine-Westphalia, women will be given preferential consideration unless there are compelling reasons in favour of

an applicant who is not female. The same applies to applications from disabled persons, who will be given preference in

the case of equal suitability.

Applications including all relevant credentials (motivation letter, CV, proof of successful graduation, job references, and if

applicable, evidence of a severe disability). Kindly note that incomplete applications will not be considered.