Die Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) ist eine vom Freistaat Bayern anerkannte nichtstaatliche Universität in kirchlicher Trägerschaft. Exzellente Forschung, internationale Ausrichtung, hervorragende Lehre und ideale Studienbedingungen zeichnen uns aus. An acht Fakultäten steht unseren 5000 Studierenden ein breites Fächerspektrum offen. Wir beschäftigen 900 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter unterschiedlicher konfessioneller und weltanschaulicher Prägung. Auf der Grundlage einer christlichen Sicht des Menschen steht die KU als engagierte Universität für eine Wissenschafts- und Bildungskultur der Verantwortlichkeit.
Am Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik des Mathematischen Instituts für maschinelles Lernen & Data Science (MIDS) sowie der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät (WFI) ist zum 15.11.2026 eine Teilzeitstelle (75 %) als

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Business Analytics & Data Science

befristet für die Dauer von vier Jahren zu besetzen. Die Möglichkeit zur Promotion im Themenbereich Business Analytics, Machine Learning, Data Science ist gegeben und wird ausdrücklich gewünscht. Der Dienstort ist Ingolstadt. Die Bezahlung erfolgt im Rahmen des privatrechtlichen Arbeitsverhältnisses bei gegebenen tariflichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 TV-L und ist gegebenenfalls nach zwei Jahren auf eine 100 %-Stelle erweiterbar.

Der Lehrstuhl beschäftigt sich in Forschung und Lehre mit der Gestaltung moderner Informationssysteme, insbesondere mit Entscheidungsunterstützungssystemen und analytischen Prozessen für datenbasierte Planungs-, Optimierungs- und Koordinationsprozesse sowie mit digitalen Geschäftsmodellen und -systemen. Unser Anspruch ist es, hierzu methodische sowie praxisrelevante Beiträge zu erzielen. Informationen zur aktuellen Forschung und Lehre am Lehrstuhl finden Sie unter .

Unser Angebot

Wir bieten Ihnen eine frische Arbeitsatmosphäre mit viel Gestaltungsspielraum, Start-Up-Mentalität, viel Engagement in der Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses sowie ein starkes Partnernetzwerk. Zudem haben Sie die Möglichkeit die breit gefächerten internen und externen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie Fürsorge- und Sozialleistungen des öffentlichen Dienstes in Anspruch zu nehmen.

Ihr Profil

Sie verfügen über ein überdurchschnittlich abgeschlossenes (oder sich im Abschluss befindendes) Masterstudium z. B. der Wirtschaftswissenschaften mit quantitativer Vertiefung, der Informatik, der Statistik oder der Data Science, der (Wirtschafts-)Mathematik, der (Wirtschafts-)Informatik, des Wirtschaftsingenieurwesens oder verwandter Studiengänge.

Weiter bringen Sie großes Interesse an den genannten Themenschwerpunkten insbesondere im Schnittstellenbereich Management und Data Science/Analytics mit. Zudem erwarten wir, dass Sie die Themen in der Lehre engagiert vermitteln und bestrebt sind, Ihre Ergebnisse auch exzellent zu publizieren. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt.

Sind Sie interessiert? Dann freuen wir uns auf Ihre Online-Bewerbung!

Bitte richten Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Transcripts of Records, Zeugnisse, weitere Qualifikationsnachweise, ggf. Nachweis über Schwerbehinderung / Gleichstellung etc.) bis spätestens 15.09.2026 über unser Online-Bewerberportal an Herrn Prof. Dr. Thomas Setzer.

Fragen zur Stelle richten Sie gerne vorab per E-Mail über an Herrn Prof. Dr. Thomas Setzer.

Eingereichte Bewerbungsunterlagen werden nach Abschluss des Einstellungsverfahrens unter Beachtung der datenschutzrechtlichen Bestimmungen vernichtet.

Alle Beschäftigten sind verpflichtet, Wesen und Auftrag der KU anzuerkennen, wie sie im Leitbild und in der Stiftungsverfassung festgelegt sind. Wir bitten um auch in dieser Hinsicht aussagekräftige Bewerbungen. Darüber hinaus gibt es keine konfessionellen Voraussetzungen für eine Beschäftigung an der KU.

Die KU fördert die Gleichstellung (m/w/d) und setzt sich für die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Schwerbehinderte Personen (m/w/d) werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.