PROFESSUR FÜR COMPUTATIONAL DATA ANALYTICS

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1 PROFESSUR FÜR COMPUTATIONAL DATA ANALYTICS INFORMATIONEN FÜR BEWERBERINNEN UND BEWERBER JOHANNES KEPLER UNIVERSITÄT LINZ Altenberger Straße Linz, Österreich DVR

2 Inhaltsverzeichnis 1. Die Johannes Kepler Universität Linz (Österreich) Die Technisch-Naturwissenschaftliche Fakultät Zielsetzung und fachliche Ausrichtung der Professur Anforderungen an die Stelle Computational Data Analytics Forschung Lehre Weitere Anforderungen Bedeutung bzw. zeitliches Ausmaß der Aktivitäten Gesetzlicher Rahmen Anstellungsverhältnis Pensionsrechtliche Situation Pension Betriebspensionskasse für Universitätsprofessor/inn/en Gehalt Bewerbungsunterlagen Allgemeines Forschung Lehre Sonstiges Auskünfte... 8 Professur für Computational Data Analytics 2/8

3 1. Die Johannes Kepler Universität Linz (Österreich) Die Johannes Kepler Universität Linz ist eine junge europäische Universität mit spezifischen Schwerpunkten im Bereich der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, der Rechtswissenschaften, der Technik und Naturwissenschaften und seit 2014 auch der Humanmedizin. Sie hat sich in den fünf Jahrzehnten ihres Bestehens durch ihre vielfältige Forschungs- und Lehrleistung zu einer national und international anerkannten Institution in Wirtschaft und Forschung etabliert. Die JKU ist eine Campusuniversität am Stadtrand von Linz. Der Campus ermöglicht eine einzigartige Nähe zwischen allen Disziplinen. Interdisziplinäre Zusammenarbeit, innovative Grundlagenforschung und eine starke Kooperation zu Industrie und Wirtschaft in der Anwendung der Forschungsergebnisse bestimmen ihre Grundausrichtung. Getragen vom Prinzip der Einheit von Forschung und Lehre erbringt die JKU durch Kreation und Transfer von Wissen Dienstleistungen mit hohem Nutzen für Gesellschaft, Wirtschaft und Kultur. Ihre Kernzielgruppen sind Studierende, die Scientific Community sowie Organisationen des privaten und öffentlichen Lebens. Als die größte Forschungs- und Lehrinstitution in Oberösterreich, und somit als ein Zentrum für Wissenstransfer, trägt die Universität zum Erhalt und zur Entwicklung der dynamischen Wirtschaftsregion Oberösterreich bei. Sie nimmt an Kompetenzzentren teil und entwickelt Spin-Off- Programme, die Firmenneugründungen unterstützen. 2. Die Technisch-Naturwissenschaftliche Fakultät Die Technisch-Naturwissenschaftliche Fakultät umfasst 58 Institute, die in folgenden Fachbereichen in Grundlagenforschung sowie anwendungsorientierter Forschung tätig sind: Informatik Mechatronik Chemie und Kunststofftechnik Mathematik Physik Nähere Informationen finden Sie unter 3. Zielsetzung und fachliche Ausrichtung der Professur Moderne Technologien der Informationsgesellschaft im Besonderen sowie komplexe sozio-technische Systeme im Allgemeinen zeichnen sich durch eine explosionsartig wachsende Datenintensität aus. Wurde der "Weltgeist" (die Summe des gedacht maschinell gespeicherten Langzeitgedächtnisses aller lebenden Menschen) 1998 populärwissenschaftlich noch mit Petabytes (Die Zeit) geschätzt, so beziffert sich der Umfang tatsächlich in maschinenlesbarer Form archivierter Daten 2011 auf 1.8 Zettabyte, 2012 auf 2.8 Zettabyte, und 2015 auf geschätzte 8 Zettabyte. Die Analyse von extrem großen Datenbeständen, das Extrahieren verdichteter Information, das Erkennen von Mustern in Echtzeit und die Visualisierung von komplexen Daten zählen zu den größten wissenschaftlichen Herausforderungen unserer Zeit. Die beschleunigte Digitalisierung in Industrie, Wirtschaft, Kultur, Politik, Gesellschaft, aber auch in persönlichen Lebensräumen verschärft die Datenintensität in allen Bereichen extrem. Die großen Herausforderungen der Menschheit wie Weltgesundheit und Weltfrieden, globale Wirtschaft und Industrie, Fragen des Umganges mit Energie und Ressourcen, Klimawandel, Krisensicherheit, Schutz der Menschenrechte, Demokratie, Wohlstandssicherung und freie Persönlichkeitsentfaltung können heute nicht mehr ohne Professur für Computational Data Analytics 3/8

4 entsprechende Methoden der Datenauswertung behandelt werden. Selbst der Prozess des wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnes egal in welcher wissenschaftlichen Disziplin ist ohne die computergestützte Datenanalyse (Computational Data Analytics) undenkbar geworden. Immer mehr automatisierbare Aufgaben in der realen Welt werden heute von komplexen technischen Systemen übernommen. Die Kopplung physischer Systeme und realer Prozesse an ihre digitalen Datenrepräsentationen, und in der Folge die Steuerung und Kontrolle realer Produktionssysteme mittels globaler, weltumspannender Informations- und Kommunikationstechnologien definiert die Herausforderung sogenannter Cyber-physischer Systeme. Die Kopplung von Input, Kontrolle und Output in solchen Systemen erfolgt durch integrierte Methoden des maschinellen Lernens, datenbasierter Simulation, datenbasierter Optimierung und prädiktiver Analyse, und hängt damit essentiell von echtzeitfähigen Datenanalyseverfahren ab. Der Fachbereich Informatik an der JKU, welchem die ausgeschriebene Professur zugeordnet ist, kann in einigen Teilbereichen datenintensiver Systeme bereits heute herausragende Forschungskompetenzen nachweisen, z.b. in Machine Learning / Deep Learning (Institut für Bioinformatik), Machine Learning und Computerwahrnehmung (Institut für Computational Perception), Datenvisualisierung und Visual Analytics (Institut für Computergrafik), Information Retrieval & Extraction, Informations- und Wissensintegration, Data Mining (Institut für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung), Mustererkennung (Institut für Signalverarbeitung) sowie Cognitive Computing und Steuerung Cyber-physischer Systeme (Institut für Pervasive Computing). Dieser Machine- Learning- und Datenanalyse-Fokus steht im größeren Zusammenhang eines starken Forschungsschwerpunkts in Artificial Intelligence, der an der JKU weiter ausgebaut und gestärkt werden soll. Die ausgeschriebene Professur ist in diesen Kontext von Artificial Intelligence und Machine Learning eingebettet und soll ihn um eine systematische und gebündelte Behandlung des Themas "Computational Data Analytics" ergänzen (konkrete relevante Forschungsrichtungen werden im nächsten Abschnitt aufgelistet). 4. Anforderungen an die Stelle Computational Data Analytics Grundlegende Aufgabe ist die Vertretung des Fachgebiets Computational Data Analytics in Forschung, Lehre, Weiterbildung und Drittmittel-Akquisition. Die Professur wird am Institut für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung (FAW) im Fachbereich Informatik eingerichtet und beinhaltet auch die Übernahme der Leitungsfunktion am Institut (in Nachfolge des derzeitigen Leiters) Forschung Die fachliche Ausrichtung der Professur sollte eines oder mehrere der folgenden Forschungsfelder abdecken: Algorithms and Computational Methods for (Very Large Scale) Data Analysis Methods and Computational Infrastructures for (Very Large Scale) Data Storage and Management, Information Systems Architectures, Performance Optimization Data Modeling, Data & Information Integration, Information Quality Management (Accuracy, Completeness, Consistency, Reliability, Trustworthiness), Semantic Technologies Automated Data Collection, Real Time Data Collection, Data Processing Pipelines Indexing, Searching, Querying, Ranking, Search Engines Information Extraction, Data / Text / Reality Mining, Natural Language Processing Predictive Analytics, Forecasting Professur für Computational Data Analytics 4/8

5 Example Application Domains: Life Sciences, Medicine, Natural and Social Sciences, Engineering, Imaging, Mobility/Traffic/Logistics/Energy, Climate, Economics & Finance, Internet & Web Der/die Inhaber/in der Professur soll eine Forschungs- und Innovationsstrategie entwickeln, um mittelfristig eine internationale Spitzenstellung in Forschung und Innovation für die JKU in diesem Bereich der Informatik zu erwirken. Eine intensive Zusammenarbeit mit dem gesamten Fachbereich Informatik, insbesondere den Instituten für Pervasive Computing, Bioinformatik, Computational Perception, Computergrafik, Signalverarbeitung, aber auch anderen relevanten Instituten und Forschungseinrichtungen an der JKU wird erwartet. Bewerberinnen und Bewerber werden aufgefordert, im Bewerbungsschreiben darzulegen, welche konkreten Themen und Aufgabenstellungen innerhalb der oben angeführten Forschungsfelder sie im Falle einer Berufung aufgrund ihrer Expertise an der JKU aufgreifen und bearbeiten werden. Zur Beurteilung der Qualifikation werden insbesondere folgende Kriterien herangezogen: 1. Forschungskompetenz auf einem aktuellen Gebiet der oben angeführten Forschungsfelder 2. Promotion und Habilitation (oder eine zur Habilitation gleichwertige Qualifikation), vorzugsweise in einem ingenieurwissenschaftlichen Fach im Bereich der oben angeführten Forschungsfelder (Beilage der Nachweise) 3. Tätigkeit mit Bezug zum Aufgabengebiet der ausgeschriebenen Professur 4. Wissenschaftliche Reputation, nachgewiesen durch hochwertige Publikationen in internationalen, referierten Fachzeitschriften und auf Konferenzen zu Fachgebieten mit hohem Bezug zu den Aufgabengebieten der ausgeschriebenen Stelle (Publikationsliste sowie Beilage der 5-8 wichtigsten Publikationen), wissenschaftliche Vortragstätigkeit (Liste der eingeladenen Vorträge), nationale und internationale Kooperationen, Herausgeber/innen- und Gutachter/innen-Tätigkeit, Organisation von Konferenzen und dgl. 5. Internationale Erfahrung, nachgewiesen durch längere Auslandsaufenthalte, durch Kooperationen mit ausländischen Universitäten und Forschungseinrichtungen sowie durch Einbindung in die internationale Forschung 6. Nachweis über die Einwerbung entsprechender Forschungsmittel; Organisation von und Mitarbeit an bzw. Leitung von Forschungsprojekten (Funktion, Projektvolumen, Auftrag- bzw. Fördergeber, Dauer, Projektleiter/in bzw. Anzahl der Mitarbeiter/innen in Vollzeitäquivalenten bei Leitung des Projektes) 7. Darstellung des Forschungskonzeptes für eine etwaige Tätigkeit als Professor/ Professorin für Computational Data Analytics an der JKU (unter Einordnung der eigenen bisherigen Arbeiten) Lehre Die JKU bekennt sich zur forschungsgeleiteten Lehre. Der/die Bewerber/in soll Lehrveranstaltungen in Informatik in ihrer vollen Breite sowie auch Vorlesungen aus seinem/ihrem Spezialgebiet anbieten. Eine Beteiligung an der Grundausbildung in der Informatik und an den Service-Lehrveranstaltungen des Fachbereichs wird erwartet. Insbesondere soll der/die Inhaber/in der Professur jedenfalls die Lehrveranstaltung Computational Data Analytics im Kernfach Data Science des Masterstudiums Computer Science übernehmen. Auf Grund der Internationalisierung der Ausbildung wird eine Lehrund Vortragstätigkeit auch in englischer Sprache erwartet. Professur für Computational Data Analytics 5/8

6 Zur Beurteilung der Qualifikation werden insbesondere folgende Kriterien herangezogen: 1. Didaktische Fähigkeiten 2. Erfahrung in der Abhaltung von Lehrveranstaltungen (Liste bisher abgehaltener Lehrveranstaltungen inkl. hochschuldidaktischer Fortbildungsveranstaltungen und Aktivitäten) 3. Erfahrung in der Betreuung von wissenschaftlichen Arbeiten Studierender wie Diplom- und Masterarbeiten sowie Dissertationen (Liste der betreuten Arbeiten) Weitere Anforderungen Erwartet werden die Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen im In- und Ausland sowie Kooperationen mit Industrieunternehmen. Diese Zusammenarbeit soll auch die Einwerbung von Drittmitteln zum Ziel haben. Vorausgesetzt werden die Fähigkeit zur Leitung des Instituts für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung (FAW), die Bereitschaft zur Durchführung administrativer Aufgaben und die Mitarbeit in Gremien im Rahmen der akademischen Selbstverwaltung. Um die fachlich wie menschlich erfolgreiche Führung der Organisationseinheit zu gewährleisten, wird neben den inhaltlichen Schlüsselqualifikationen besonderer Wert auf den Aspekt der sozialen Kompetenz gelegt. Zur Beurteilung der Qualifikation in diesen Bereichen werden insbesondere folgende Kriterien herangezogen: 1. Bisherige Forschungskooperationen mit Partner/inne/n an anderen in- und ausländischen Universitäten. 2. Qualifikation und Eignung für die Leitung von Organisationseinheiten, Forschungsprojekten etc. 3. Qualifikation und Eignung für kooperative Führung, für Personalentwicklung und Frauenförderung sowie Teilnahme an Gender Mainstreaming Projekten Bedeutung bzw. zeitliches Ausmaß der Aktivitäten Insgesamt sollen den Bereichen der Forschung und Lehre gleich große Bedeutung zugemessen werden. Die Verteilung des Arbeitsaufwandes kann daher im Umfang von 40% Lehre, 40% Forschung und 20% administrative Tätigkeit angenommen werden. Bei der Beurteilung der Eignung von Bewerbungen für die Stelle wird diese Gewichtung berücksichtigt. 5. Gesetzlicher Rahmen Die Universitäten sind seit selbständige vollrechtsfähige Anstalten öffentlichen Rechts mit unternehmensähnlicher Struktur. Sie werden auf Basis dreijähriger Leistungsvereinbarungen mit dem Staat finanziert, verfügen über ein Globalbudget und unterliegen keinem Weisungsverhältnis zum Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft Anstellungsverhältnis Sämtliche Anstellungsverhältnisse einschließlich der Professuren unterliegen dem Angestelltengesetz. Die Berufung als Universitätsprofessor/in stellt daher den Abschluss eines Arbeitsvertrages mit der Universität dar, für den das Angestelltengesetz mit den damit verbundenen arbeits-, sozial- und pensionsrechtlichen Bestimmungen sowie der Kollektivvertrag für die Arbeitnehmer/innen der Universitäten den rechtlichen Rahmen darstellen. Nach 4 Jahren erfolgt eine Evaluierung der Lehr- Professur für Computational Data Analytics 6/8

7 und Forschungstätigkeit sowie der administrativen Tätigkeit zur Erfüllung allfälliger Zielvereinbarungen Pensionsrechtliche Situation Pension Das Pensionskonto der Pensionsversicherungsanstalt der Angestellten (PVA) ist die Berechnungsgrundlage für Ihre Pension. Allen Pensionskontoinhaber/innen werden für Versicherungszeiten jährlich Teilgutschriften eingetragen, die 1,78 Prozent der jährlichen Beitragsgrundlagen betragen und diese sind mit der Höchstbemessungsgrundlage gedeckelt. Die Summe der Teilgutschriften bildet die Gesamtgutschrift, diese wird jedes Jahr aufgewertet. Die Gesamtgutschrift geteilt durch 14 ergibt die monatliche Bruttopension. Nähere Auskünfte zur staatlichen Pension erhalten Sie direkt von der PVA Betriebspensionskasse für Universitätsprofessor/inn/en Nach UG 2002 ist eine besondere Pensionskassenregelung für Universitätsprofessor/inn/en vorgesehen, die durch den Kollektivvertrag vereinbart wird. Die Beitragsleistung durch die Universität beträgt 10 % des im Kollektivvertrag jeweils vorgesehenen Mindestgehaltes. Freiwillige über das kollektivvertragliche Mindestgehalt hinausgehende Gehaltszahlungen sind nicht Gegenstand der Berechnungsgrundlage der Beitragsleistungen. 6. Gehalt Die Höhe des Mindestgehaltes für die Verwendungsgruppe A 1 (Professur) ist im Kollektivvertrag für die Arbeitnehmer/innen der Universitäten festgelegt und beträgt ,40 brutto pro Jahr (Stand 2017). Die Auszahlung erfolgt in 14 gleichen Teilen, wobei zwei Teile als Sonderzahlung zur Anweisung gelangen. Für die Professur für Computational Data Analytics ist eine auf freiwilliger Basis beruhende Vereinbarung eines Gehaltes, das über dem kollektivvertraglich vorgesehenen Mindestgehalt liegt, vorgesehen. Abhängig von der derzeitigen Position (gegenwärtiges Gehalt) beträgt der Rahmen des jährlichen Bruttogehaltes (kollektivvertragliches Mindestgehalt zuzüglich freiwilliger Überzahlung) ,- bis ,-. Der Nettobetrag hängt auch von persönlichen Faktoren ab; als Richtwert kann man davon ausgehen, dass ein Jahresgehalt von ,- brutto zu einem jährlichen Nettobetrag von ca ,- führt. Alle sechs Jahre in Summe 4-malig - kommt es nach einer jeweils positiven Evaluierung zu einer Vorrückung in die nächste kollektivvertragliche Gehaltsstufe der Verwendungsgruppe A1. 7. Bewerbungsunterlagen Bewerber/innen auf die Professur Computational Data Analytics werden gebeten, folgende Bewerbungsunterlagen in elektronischer Form an bewerbung@jku.at zu senden. Falls die Übersendung der Anlagen in elektronischer Form nicht möglich ist, sind diese in fünffacher Ausfertigung derart zu übersenden, dass diese längstens innerhalb einer Nachfrist von einer Woche nach Ende der Bewerbungsfrist beim Rektor einlangen. Professur für Computational Data Analytics 7/8

8 7.1. Allgemeines Formblatt Motivationsschreiben (1 Seite) Tabellarischer Lebenslauf Zeugnisse (Doktorat, Habilitation) 7.2. Forschung Nachweis der Habilitation oder eine mit der Habilitation vergleichbare Qualifikation Publikationsliste sowie die fünf bis acht wesentlichsten Publikationen Wissenschaftliche Vortragstätigkeit (Liste der eingeladenen Vorträge) Internationale Erfahrung, nachgewiesen durch längere Auslandsaufenthalte, durch Kooperationen mit ausländischen Universitäten und Forschungseinrichtungen sowie durch Einbindung in die internationale Forschung Nachweis über die Einwerbung entsprechender Forschungsmittel; Organisation von und Mitarbeit an bzw. Leitung von Forschungsprojekten (Funktion, Projektvolumen, Auftrag- bzw. Fördergeber, Dauer, Projektleiter/in bzw. Anzahl der Mitarbeiter/innen in Vollzeitäquivalenten bei Leitung des Projektes) Darstellung des Forschungskonzeptes für eine etwaige Tätigkeit als Professor/ Professorin für Computational Data Analytics an der JKU (unter Einordnung der eigenen bisherigen Arbeiten) 7.3. Lehre Liste bisher abgehaltener Lehrveranstaltungen inkl. hochschuldidaktischer Fortbildungsveranstaltungen und Aktivitäten Liste der betreuten Diplomarbeiten und Dissertationen der letzten fünf Jahre 7.4. Sonstiges Auflistung der bisherigen Forschungskooperationen mit Partner/inne/n an anderen in- und ausländischen Universitäten Qualifikation und Eignung für die Leitung von Organisationseinheiten, Forschungsprojekten etc. Qualifikation und Eignung für kooperative Führung, für Personalentwicklung und Frauenförderung sowie Teilnahme an Gender Mainstreaming Projekten 8. Auskünfte Für Fragen stehen Herr Univ.-Prof. Dr. Gerhard Widmer ( , gerne zur Verfügung. Professur für Computational Data Analytics 8/8