Interdisziplinäre Teams der Arbeitsforschung und Ingenieurwissenschaften aus fünf Hochschulen sowie 27 Unternehmen und Verbänden aus Sachsen und Brandenburg bündeln ihre Kompetenzen im Projekt PAL. Gemeinsames Ziel ist es, Arbeit in der Lausitz durch datenbasierte Assistenzsysteme effizient, attraktiv und gesünder zu machen und hierfür ein regionales Kompetenzzentrum für die Arbeit der Zukunft in Sachsen und Brandenburg errichten. Dabei sollen arbeitswissenschaftliche Methoden bewusst mit Techniken der Künstlichen Intelligenz verknüpft und in branchenübergreifenden Demonstrationszentren als Living, Learning, Innovation und Mobile Labs erlebbar gemacht werden.

An der HSZG werden in diesem Projekt datenbasierte Anwendungen zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung, z. B. auf der Basis maschinellen Lernens entwickelt und untersucht. Dabei steht insbesondere die Berücksichtigung der individuellen Kompetenzen der Mitarbeitenden regionaler kleiner und mittlerer Unternehmen im Fokus zur

• Erforschung von Entscheidungssituationen im Produktionsmanagement und Bestimmung der Anforderungen an menschliche Entscheider und KI,
• Verbesserung der Mensch-KI-Zusammenarbeit in den entsprechenden Entscheidungssituationen durch Berücksichtigung individueller Kompetenzen,
• Bewertung der Mensch-KI-Zusammenarbeit und Ableitung von Praxisempfehlungen zu deren zielgerichteten Einsatz.

Dem Stelleninhaber (m/w/d) obliegen dabei insbesondere folgende Aufgaben:

• Anforderungsanalyse, Weiterentwicklung, Einsatz sowie Evaluierung von KI-Algorithmen und -Methoden für Entscheidungsprozesse im Produktionsmanagement regionaler KMUs,
• Erfassung der individuellen Kompetenzen der Mitarbeitenden zur Abbildung und Berücksichtigung dieser in den datenbasierten Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung,
• Konzipierung, Design und Evaluierung individualisierter und kompetenz-orientierter datenbasierter Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung in ökonomischen Entscheidungssituationen,
• Ableitung praxisrelevanter Handlungsempfehlungen zur Übertragbarkeit der Ergebnisse,
• Wissenschaftliche Dissemination von Projektergebnissen auf (internationalen) Konferenzen und in Fachzeitschriften,
• Projektfortschrittskontrolle und Berichtswesen.

Es werden folgende Kenntnisse und Fähigkeiten vorausgesetzt

• Wissenschaftlicher Hochschulabschluss, vorzugsweise im Bereich Produktions-, Logistik-, Supply Chain Management, Wirtschaftsingenieurwesen, -informatik, -wissenschaften oder einem verwandten Fachbereich,
• Erfahrung mit R, Python, Matlab oder einer anderen Programmiersprache für datenwissenschaftliche Anwendungen,
• Kenntnisse auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens,
• Kenntnisse in der Anwendung quantitativer und qualitativer Forschungsmethoden,
• Kenntnisse im Projektmanagement,
• Ausgeprägte schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeit sowie selbstständige, gewissenhafte, systematische, analytische und teamorientierte Arbeitsweise,
• Sicheres Auftreten, Fähigkeit zur Präsentation von Forschungsergebnissen vor Fach- und fachfremdem Publikum,
• Leistungs- und Hilfsbereitschaft; Flexibilität; Kreativität; interdisziplinäres Denken.

Darüber hinaus sind wünschenswert

• Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung Maschinellen Lernens im industriellen Umfeld,
• Erfahrung in der wissenschaftlichen Projektarbeit und bei der Publikation von Forschungsergebnissen,
• Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift,
• Kenntnisse im Bereich Datenbanken (z. B. SQL), ERP-Systemen (z. B. SAP) und Datenanalyseplattformen (z. B. KNIME, Alteryx, Tableau),
• Interesse an sozialwissenschaftlichen und psychologischen Fragestellungen,
• Bereitschaft zur Weiterqualifikation im Rahmen einer (kooperativen) Promotion.

Wir erwarten von Ihnen

• ausgeprägten Teamgeist,
• selbstständige, lösungsorientierte und proaktive Arbeitsweise,
• Bereitschaft zur Durchführung von Dienstreisen