Am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften wird im Arbeitsbereich der Professur von Prof. Dr. Daniel Fürstenau ab dem 1. November 2025 eine Stelle für eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (TV-L 13, 100%) besetzt. Der Aufgabenzuschnitt kann an die jeweilige Qualifikationsstufe angepasst werden. Gesucht wird eine Person mit hoher Selbständigkeit, die die Forschung und mit geringerem Zeitanteil auch die Lehr-/Studiengangskoordination der Professur unterstützen soll. Die Position ist im Rahmen des Forschungsprojekts „Daten-Ökosysteme und Künstliche Intelligenz“ (DECAI) am Einstein Center Digital Future (ECDF) verortet. Ziel des Projekts ist es, datengetriebene Innovationen an der Schnittstelle von digitalen Plattformen, Künstlicher Intelligenz (KI) und nachhaltiger Wertschöpfung zu erforschen. Im Mittelpunkt stehen datenintensive Anwendungen im Gesundheitswesen, wie etwa KI-gestützte digitale Anwendungen, Wearables oder digital unterstützte Medikationshilfen. Gemeinsam mit Partnern aus dem Einstein Center Digital Future und internationalen Forschenden untersucht das DECAI-Projekt, wie sich solche digitalen Anwendungen und Plattformen verantwortungsvoll gestalten, in bestehende Datenökosysteme integrieren und entlang nachhaltiger Prinzipien weiterentwickeln lassen. Dabei geht es sowohl um technische als auch um ökonomische und gesellschaftliche Fragestellungen rund um nachhaltige Nutzung von KI und Daten im Gesundheitswesen.
Die Ergebnisse und Forschungen sollen in hochrangigen Journals im Bereich der Information System-Forschung und angrenzenden Bereichen wie Digital Health veröffentlicht werden.
 
Aufgabengebiet:
Die ausgeschriebene Stelle konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden sowie die Beschaffung, Visualisierung und Aufbereitung relevanter Daten sowie auf die Entwicklung und Evaluation von Modellen zur sozio-ökonomischen Evaluation der untersuchten digitalen Lösungen und Plattformen. Dabei kommen auch prädiktive Analysen und Machine Learning-Modelle zum Einsatz, die in enger Abstimmung mit den beteiligten Nutzer*innen und weiteren Stakeholdern partizipativ entwickelt werden. (Erfahrungen im Bereich nutzerzentrierte Gestaltung, Partizipation und Stakeholdermanagement sind hierfür besonders hilfreich, s. unter „Erwünscht“)

Mit einem geringen Zeitanteil unterstützt die Stelleninhaberin bzw. der Stelleninhaber den Arbeitsbereich bei der Lehr- und Studiengangskoordination sowie bei der Sicherstellung des Lehrangebots der Professur.

Der Arbeitsbereich von Prof. Fürstenau bietet neben der Vernetzung mit internationalen Partnerorganisationen auch eine Anbindung an das Einstein Center Digital Future sowie eine enge Kooperation mit der Charité – Universitätsmedizin Berlin.
 
Einstellungsvoraussetzungen:
abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master, Diplom oder Staatsexamen) in Wirtschaftswissenschaften, Betriebswirtschafts- oder Volkswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik oder in angrenzenden Bereichen (z. B. Data Science, Statistik, Informatik, Medizin, Psychologie, Public Health oder Digital Health).
 
Erwünscht:
• ausgezeichneter Studienabschluss
• Kenntnisse in qualitativen oder quantitativen Forschungsmethoden (nachgewiesen z.B. durch Kurse, Zertifikate, wissenschaftliche Publikationen oder Projekterfahrungen)
• Erfahrungen im Bereich Nutzer*innenpartizipation (nachgewiesen z.B. durch relevante Publikationen, Projekterfahrungen oder außercurriculare Aktivitäten)
• Interesse und erste Erfahrungen in den Themenfeldern Künstliche Intelligenz, Data Science und interaktive Datenvisualisierungen (nachgewiesen z.B. durch Projekte, Kurse oder Berufserfahrung)
• nachweisliches Interesse an Digital Health (darstellbar im Anschreiben oder Lebenslauf)
• Fähigkeit zum wissenschaftlichen Arbeiten (nachgewiesen z.B. durch eine forschungsnahe Masterarbeit, Dissertation und/oder erste Publikationen)
• Teamfähigkeit, Organisationstalent und eine selbstständige Arbeitsweise (demonstriert z.B. durch Studien- und Projekterfahrungen, berufliche Stationen oder außercurriculare Aktivitäten)
• sehr gute deutsch und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Die Geschlechtsidentität lässt sich nicht aus dem Namen oder dem Aussehen schließen, daher bitten wir Sie, uns mitzuteilen, wie wir Sie erfassen sollen (männlich, weiblich, divers) oder ob Sie dazu keine Angaben machen möchten. Wir freuen uns auch über einen Hinweis, wie wir Sie ansprechen dürfen (Herr, Frau oder lieber geschlechtsneutral) und welche Pronomen Sie für sich benutzen.