An der Fakultät Kunst- und Sportwissenschaften der Technischen Universität Dortmund ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt folgende Stelle zu besetzen:

Juniorprofessur (W1) mit Tenure Track auf W2 „Data Analytics in Sports Science”

Unser Profil
Die TU Dortmund mit ihren 17 Fakultäten in den Natur- und Ingenieurwissenschaften sowie den Geistes- und Sozialwissenschaften ist eine dynamische Universität mit einem starken Profil in Forschung, Lehre, Nachwuchsförderung und Transfer.

Profil der Professur
Sie vertreten die anwendungsorientierte Forschung auf dem Gebiet der statistischen und/oder KI-gestützten Modellierung und Analyse komplexer Daten und entwickeln diese international weiter. Sie sind bereit, einen eigenen Forschungsschwerpunkt auf dem Gebiet innovativer Methoden der Datenanalyse und der Modellierung und Analyse sportwissenschaftlicher Daten, vorrangig in den Bereichen der Bewegungs- und Trainingswissenschaft und/oder Sportmedizin, aufzubauen. Dabei beteiligen Sie sich innerhalb und außerhalb der TU Dortmund an Forschungsverbünden und Kooperationen. Sie engagieren sich bei der Einwerbung von Drittmitteln, fördern den wissenschaftlichen Nachwuchs und beteiligen sich angemessen an der Lehre in den Lehramtsstudiengängen und dem sich im Aufbau befindenden internationalen Masterstudiengang „Data Analytics in Sports Science“ der Fakultät.

Die Einstellung erfolgt zunächst für die Dauer von drei Jahren im Beamtenverhältnis auf Zeit. Bei Bewährung als Hochschullehrer*in soll das Beamtenverhältnis im Laufe des dritten Jahres um weitere drei Jahre verlängert werden. Spätestens nach Ablauf der sechsjährigen Juniorprofessur ist bei entsprechender Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung im Rahmen des Tenure Track eine unbefristete Weiterbeschäftigung in einer W2-Universitätsprofessur möglich, sofern hierfür die gesetzlichen Voraussetzungen des § 38 HG NRW erfüllt sind. Die Lehrverpflichtung beträgt in den ersten drei Jahren jeweils vier Semesterwochenstunden und bei positiver Zwischenevaluation in den letzten drei Jahren jeweils fünf Semesterwochenstunden.

Ihre Qualifikationen
Sie haben mit überdurchschnittlichem Erfolg promoviert und können bereits erste Erfahrungen in der anwendungsorientierten Forschung auf dem Gebiet der statistischen und/oder KI-gestützten Modellierung und Analyse komplexer Daten durch Publikationen in international renommierten Organen mit Peer Review nachweisen. Wünschenswert sind Erfahrungen bei der Einwerbung von Drittmitteln. Zudem besitzen Sie das Potenzial für herausragende Lehrleistungen. Sozial- und Führungskompetenzen und die Bereitschaft, an der akademischen Selbstverwaltung mitzuwirken, vervollständigen Ihr Profil. Im Übrigen gelten die Einstellungsvoraussetzungen von § 36 und § 37 Hochschulgesetz des Landes NRW.