Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) (100%, TV-L E13) mit Möglichkeit zur Promotion

Das Bits to Energy Lab der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) bietet ab Dezember 2022 (oder später) eine Vollzeitstelle als

Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) (100%, TV-L E13) mit Möglichkeit zur Promotion

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.

Das Bits to Energy Lab entwickelt Informationssysteme und analysiert Verhaltensdaten, die sowohl in
beruflichen als auch in privaten Umfeldern zunehmend verfügbar werden. Unsere Projekte an der
Schnittstelle der Forschungsbereiche Informationssysteme und Verhaltensökonomie erarbeiten
konkrete Lösungen mit messbaren Auswirkungen auf wichtige gesellschaftliche Herausforderungen,
insbesondere in Bezug auf Nachhaltigkeit, Mobilität und Ernährung. In unserem interdisziplinären
Team sammeln und analysieren wir Verhaltensdaten (z.B. Stromverbrauch, Bewegungsprofile,
Einkaufsdaten) in Zusammenarbeit mit internationalen Partnern aus Wissenschaft und Industrie.
Unsere Forschungsergebnisse werden in führenden wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht.
Das Bits to Energy Lab Nürnberg, an dem die Stelle für eine Dauer von 3,5 Jahren zu besetzen ist,
wird von Prof. Dr. Verena Tiefenbeck (Professur für Digitale Transformation) geleitet. Die Professur
ist Teil des Fachbereichs Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der FAU und am Institut für
Wirtschaftsinformatik angesiedelt. Bewerbungen aus verwandten Fachbereichen sind ebenfalls sehr
willkommen. Das Team in Nürnberg ist international orientiert und arbeitet eng mit den anderen
Standorten des Bits to Energy Labs an der ETH Zürich, der Universität Bamberg und der Universität
St. Gallen zusammen.

Notwendige Qualifikation

• Sehr guter Masterabschluss (oder kurz vor dem Studienabschluss) in Wirtschaftsinformatik,
Wirtschaftswissenschaften, Psychologie, Soziologie, Marketing oder angrenzenden Disziplinen

• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Solide quantitative Methodenkenntnisse

• Interesse an empirischer Forschung (z.B. Befragungen, Experimente) und statistischen
Analyseverfahren (z.B. mit R, STATA)

• Selbstständiges Arbeiten sowie als Teil eines interdisziplinären Teams

• Positive Einstellung, ausgeprägte soziale und kommunikative Kompetenzen, Eigeninitiative,
Leistungsbereitschaft, hohes Verantwortungsbewusstsein und Kreativität

Wünschenswerte Qualifikation

  • Erfahrung als studentische Hilfskraft von Vorteil
  • Programmierkenntnisse von Vorteil

Bemerkungen

Wir bieten

• Eine voll finanzierte Stelle in einem jungen, engagierten Team, das wichtige gesellschaftliche
Herausforderungen mit wissenschaftlichen Methoden angeht

• Ein kreatives und inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem Sie in Zusammenarbeit mit namhaften
Forschungspartnern innovative Projekte entwickeln, umsetzen und analysieren

• Interdisziplinäre Projektarbeit und ein erstklassiges internationales Netzwerk

• Eine hervorragende Startposition für eine akademische Laufbahn oder eine Karriere in der
Wirtschaft





Bitte senden Sie Ihre Bewerbungsunterlagen (mit Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnissen und Referenzen) per E-Mail an Prof. Dr. Verena Tiefenbeck (verena.tiefenbeck@fau.de). Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung! Weitere Informationen finden Sie auf unseren Websites http://www.digitaltransformation.rw.fau.eu (Standort Nürnberg) und http://www.bitstoenergy.com (für alle vier Standorte des Bits to Energy Labs).

Bewerbung

Prof. Dr. Tiefenbeck, Verena
Fachbereich Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Tenure-Track-Professur für Digitale Transformation
Lange Gasse 20,
90403 Nürnberg

Bewerbungsschluss
15.12.2022
Bewerbung
Prof. Dr. Tiefenbeck, Verena
Fachbereich Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Tenure-Track-Professur für Digitale Transformation
Lange Gasse 20,
90403 Nürnberg

Detailinformationen

Stellenbezeichnung
Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) (100%, TV-L E13) mit Möglichkeit zur Promotion
Besetzung zum
nächstmöglich

Entgelt
TV-L E13 (je nach Qualifikation und persönlichen Voraussetzungen)
Teilzeit / Vollzeit
Vollzeit
Befristung
3,5 Jahre
Befristungsgrund
befristetes Forschungsvorhaben

Kontaktperson für weitere Informationen
Julia Neukam
Telefon: +49 911 5302-96411
E-Mail: julia.neukam@fau.de
Tenure-Track-Professur für Digitale Transformation
Lange Gasse 20
90403 Nürnberg Bayern
Übersicht

Für alle Stellenausschreibungen gilt: Die Friedrich-Alexander-Universität fördert die berufliche Gleichstellung der Frauen. Frauen werden deshalb ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben.

Schwerbehinderte im Sinne des Schwerbehindertengesetzes werden bei gleicher fachlicher Qualifikation und persönlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt, wenn die ausgeschriebene Stelle sich für Schwerbehinderte eignet. Details dazu finden Sie in der jeweiligen Ausschreibung unter dem Punkt "Bemerkungen".

Bei Wunsch der Bewerberin, des Bewerbers, kann die Gleichstellungsbeauftragte zum Bewerbungsgespräch hinzugezogen werden, ohne dass der Bewerberin, dem Bewerber dadurch Nachteile entstehen.

Ausgeschriebene Stellen sind grundsätzlich teilzeitfähig, es sei denn, im Ausschreibungstext erfolgt ein anderweitiger Hinweis.