Akademische/-r Mitarbeiter/-in (w/m/d) im Bereich Wissens- und Technologietransfer (Schwerpunkt: Agentenbasierte …

Tätigkeitsprofil:

Ihr Arbeitsbereich:

Die Professur für Wissens- und Technologietransfer an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam erforscht und gestaltet die Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Unser Fokus liegt auf der Untersuchung systemischer Transferbarrieren durch innovative, KI-gestützte Methoden wie Text-Mining, LLMs und agentenbasierte Simulationen. Wir bedienen im innoFSPEC Transferlabor konkrete Technologietransferprojekte und arbeiten gleichzeitig, ausgehend von neueren KI-Entwicklungen, an theoretischen Beiträgen zum Thema Transfer. In der Lehre vermitteln wir praxisnahes Innovationsmanagement sowie computergestützte Methodenforschung in einem interdisziplinären Qualifizierungsumfeld.

Ihr Aufgabengebiet umfasst:

• Mitarbeit in der forschungsnahen Master-Ausbildung der Professur • wissenschaftliche Begleitung der forschungsorientierten Masterseminare „LLMs in der Forschung“ (Sommersemester) • Zuarbeit bei der Vorbereitung und Durchführung des Seminars „Infrastrukturen und KI-Agenten“ (Wintersemester) • Forschungsarbeit im Bereich der Agentenbasierten Modellierung, insbesondere Untersuchung des Einsatzes autonomer, generativer KI-Agenten • methodische Brückenbildung zwischen theoretischen Simulationsmodellen und angewandter Politik- und Transferanalyse

Anforderungsprofil:

Sie bringen Folgendes mit:

• hervorragender wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder gleichwertig) in Computational Social Science, Wirtschaftsinformatik, quantitativer Ökonomik oder einer vergleichbaren Fachrichtung • methodisches Verständnis im Bereich der quantitativen Modellierung, Simulationsverfahren oder agentenbasierter Modellierungsansätze • gute Programmierkenntnisse zur eigenständigen Implementierung und Anpassung komplexer Simulationsmodelle • hervorragende Englischkenntnisse und sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Darüber hinaus sind folgende Kompetenzen wünschenswert:

• erste Erfahrungen oder Interesse an der theoretischen und datengestützten Evaluation komplexer politischer oder ökonomischer Entscheidungsprozesse • erste Erfahrungen in der Hochschullehre (z. B. durch die Durchführung von Tutorien, Übungen oder Workshops) • hohes Maß an intellektueller Neugier, analytischer Schärfe und Kooperationsbereitschaft in einem forschungsnahen Team