Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)

Die Stelle umfasst Grundlagen- und angewandte Forschung zur Modellierung und experimentellen Untersuchung situierter Entscheidungsprozesse in Mensch-Technik Kontexten in der medizinischen Domäne, insbesondere in Human-AI-Teams. Ziel unserer Forschung ist es, Entscheidungsprozesse in zeitkritischen, unsicheren und risikobehafteten Situationen am Beispiel medizinischer Entscheidungsszenarien besser zu verstehen und zu verbessern.

Ein besonderer Fokus der Stelle liegt auf:

• Entscheidungen durch Laien (z.B. von Patient:innen in der Nutzung von Symptom Checker)
• Entscheidungen von Expert:innen (z.B. Triage-Entscheidungen) in Zusammenarbeit mit KI-Systemen

Weitere Aufgaben umfassen:

• eigenständige Entwicklung/Durchführung/Veröffentlichung von interdisziplinär angelegten Forschungsprojekten
• eigenständige (Weiter-)Entwicklung von Mixed-Methods Ansätzen (z.B. durch KI-unterstützte Auswertung von qualitativen und quantitativen Daten)
• Mitarbeit an Projektanträgen
• Lehre im MSc Human Factors zu quantitativen und experimentellen Studiendesigns oder anderen ausgewählten Methoden, zu Entscheidungstheorien und deren Forschungs- und Anwendungsfeldern

• erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium ( Master, Diplom oder Äquivalent) in Psychologie/ Human Factors, Cognitive Science, Informatik oder verwandten Disziplinen wird vorausgesetzt
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
• fundierte Kenntnisse von Entscheidungstheorien und/oder experimenteller Labor- und Feldforschung werden erwartet
• fundierte methodische Kenntnisse im Umgang mit quantitativen Auswertungsmethoden
• Erfahrungen mit Forschung in medizinischen/technischen Anwendungsbereichen und/oder Entscheidungssituationen sind erwünscht
• Erfahrungen in der Lehre sind erwünscht
• Erfahrungen mit Mixed Methods bzw. Methoden qualitativer Sozialforschung sind erwünscht
• Erfahrungen mit und Interesse an der KI-basierten Auswertung von quantitativen und/oder qualitativen Daten sind erwünscht
• Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit ist erwünscht
• Erfahrung mit Drittmittel-Antragstellung ist erwünscht
• Freude am abstrakten Denken und Diskutieren ist erwünscht

Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse) richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer per Email (in einem zusammengefassten pdf-Dokument, max. 5 MB) an Prof. Dr. Feufel unter sekretariat@awb.tu-berlin.de.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.