Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin...

Die Ludwig-Maximilians-Universität München ist eine der führenden Universitäten in Europa mit einer über 500-jährigen Tradition. Sie steht für anspruchsvolle akademische Ausbildung und herausragende Forschung.
Einrichtung Fakultät für Kulturwissenschaften - Institut für Digitale Kulturerbestudien Vergütung BesGr A13 Umfang Vollzeit (100%) Besetzungsdatum 01.10.2025 (befristet auf drei Jahre mit Option auf Verlängerung)

Das sind wir:

Das Institut für Digitale Kulturerbestudien ist eine einzigartige Forschungs- und Lehreinrichtung in der europäischen Hochschullandschaft, die sich zum Ziel gesetzt hat, die antike Welt mit modernen und digitalen Technologien zu erforschen. Wir stellen uns den gesellschaftlichen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts und gleichzeitig erweitern wir die Grenzen digitaler Verfahren in der Kulturerbeforschung und Archäologie. Die Machine Learning Consulting Unit (MLCU) ist Teil des Munich Center for Machine Learning (MCML), eines der führenden Zentren für Künstliche Intelligenz weltweit. MLCU bietet den Forschern der LMU und des MCML wissenschaftliche Beratung bei der Anwendung und Evaluation von Methoden des maschinellen Lernens.
Das Institut für Digitale Kulturerbstudien und die MCML’s Machine Learning Consulting Gruppe sucht Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen, die sich auf AI/ML Anwendungen in der Kulturwissenschaft und Archäologie spezialisiert haben. Der Postdoktorand / die Postdoktorand/in hat die Möglichkeit, an nationalen und internationalen Projekten und interdisziplinärer Forschungsgruppen mitzuarbeiten, die neue Methoden für die Analyse, Erhaltung und Weitergabe von Kulturgütern durch KI/ML erforschen.
Wir suchen Sie:

Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin (Postdoc) - Akademischer Rat/ Akademische Rätin auf Zeit - für KI und ML Anwendungen im Bereich Kulturerbe und Archäologie (m/w/d)

am Standort München

Das sind Ihre Aufgaben

• Interdisziplinäre Forschung im Bereich KI/ML in Verbindung mit Kulturerbestudien
• Publikationen in einschlägigen Journals und Darstellung der Arbeiten des Instituts auf Konferenzen und anderen Plattformen
• Wissenschaftliche Zusammenarbeit mit der Machine Learning Consulting Gruppe (MLCU) und anderen interdiziplinären Teams
• Mitarbeit bei der Einwerbung von Forschungsprojekten
• Abhalten von Lehrveranstaltungen für den Masterstudiengang unter Einbeziehung von KI/ML-Programmierung und Data Science (Lehrdeputat fünf Semesterwochenstunden)
• Betreuung von Hilfskräften und Masterarbeiten
• Übernahmen von administrativen Aufgaben (z. B. Betreuung der Forschungs- und Computerlabore, Studiengangsverwaltung).

Das sind Sie:

• Promotion (bis zum 01.10.abgeschlossen) in Informatik, Statistik, Data Science, Geomatik/Softwaretechnik, angewandter Mathematik, digitaler Kulturerbeforschung, Archäologie oder einem verwandten Fachgebiet mit Spezialisierung auf künstliche Intelligenz/Machine Learning
• Fundierte Kenntnisse mit KI/ML-Anwendungen, insbesondere im Umgang mit Daten mit kulturwissenschaftlichem Hintergrund
• Sehr gute Englisch-Sprachkenntnisse in Wort und Schrift
• Gute Kenntnisse in Python und kollaborativen Tools (Git/GitHub)
• Erfahrungen mit Workflows zur Digitalisierung von kulturellem Erbe und multimodalen Datensätzen.

Wir sind besonders an Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen interessiert, die Erfahrungen haben, um kulturelles Erbe mit computer-/KI-gestützten Ansätzen zu verbinden und ML-Methoden für Anwendungen in den folgenden Bereichen entwickeln:

• Maschinelles Lernen zur automatisierten Analyse archäologischer und kulturerbebe­zogener Daten (z. B. Mustererkennung in kulturbezogenen Datensätzen, Objekterkennung/-klassifikation zur automatisierten Dokumentation, Merkmalsextraktion aus archäologischen Zeichnungen, multimodale Klassifikation digitalisierter Artefakte).
• Maschinelles Lernen zur automatisierten Analyse von Remote Sensing Daten (z. B. ML-basierte Klassifikation von LiDAR-Daten, Siedlungsmustererkennung in Satelliten- und LiDAR-Daten).
• Proximal Sensing für Kulturerbstuden (z. B. ML-Algorithmen zur Materialklassifikation oder Kartierung von Schäden an Kunstwerken oder Artefakten basierend auf multi-/hyperspektralen Daten, Röntgenfluoreszenz- oder CT-Scans; Einsatz von Deep-Learning-Modellen zur Segmentierung von CT-Scans und Rekonstruktion der internen Stratigrafie zusammengesetzter Objekte wie Mumien, Schriftrollen oder geschichteter Kunstwerke).
• KI-gestützte Visualisierung und virtuelle Rekonstruktion (z. B. Einsatz von GANs und Diffusionsmodellen zur Generierung archäologischer Illustrationen und 3D-Rekonstruktionen archäologischer Stätten, beschädigter Monumente und historischer Stadtlandschaften).
• Multimodale Large Language Models für die Interaktion mit Kulturgütern und Sammlungen (MLLMs für medienübergreifende Suche in Sammlungen mittels Retrieval-Augmented-Generation-Methoden, MLLMs zur Generierung von Klassifizierungen und Metadaten für Museumsobjekte ohne kontextuelle oder Herkunftsdaten).

Der Bewerber bzw. die Bewerberin hat eine adäquate Publikationsliste, die in die innovative Forschungsagenda des Instituts passt. Der ideale Kandidat bzw. die ideale Kandidatin hat Erfahrung in der universitären Lehre und unterstützt den Betrieb des neuen englischsprachigen Masterstudiengangs Digital Cultural Heritage, der im Wintersemester 2025/ 26 starten soll. Die Stelle beinhaltet auch die Übernahme administrativer Aufgaben für das Institut. Erfahrungen im Schreiben von Forschungsanträgen sind erwünscht.
Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit Deep Learning, insbesondere mit Computer Vision (idealerweise 3D-Daten), Klassifizierung, Segmentierung usw.
• Erfahrung mit verschiedenen Deep-Learning-Frameworks (z. B. Pytorch, Tensorflow, JAX).
• Großes Interesse an kollaborativer Forschung, offener Wissenschaft und den ethischen Implikationen der KI.
• Erfahrung in der universitären Lehre und der Betreuung Studierender.
• Erfahrung im Schreiben von Drittmittelanträgen.

Das ist unser Angebot:

• Die Stelle und das Gehalt basieren auf einem befristeten Vertrag für den öffentlichen Dienst TV-L Bayern (A13) für einen Zeitraum von drei Jahren mit Option auf eine Verlängerung um weitere drei Jahre, sofern die gesetzlichen Anforderungen für den öffentlichen Dienst erfüllt sind.
• Alle Vorteile eines Arbeitsverhältnisses beim Freistaat Bayern.
• Sie werden Teil des LMU IDCHS, eines dynamischen, international vernetzten Teams, das an der Spitze an Technologien für die Kulturwissenschaften arbeitet.
• Sie haben die Möglichkeit, sich dem Munich Center for Machine Learning zu vernetzen, einem der führenden KI-Zentren.
• Fortbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
• Es besteht die Möglichkeit zur Habilitation.
• Unser Institut befindet sich im Herzen der lebendigen und global vielfältigen Stadt München und verfügt über eine hervorragende Anbindung an die öffentlichen Verkehrsmittel.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Unterstützung beim Zuzug nach München durch das LMU Gateway Büro.

Die LMU hat die „Charta der Vielfalt“ unterzeichnet und engagiert sich für die Diversität ihrer Beschäftigten. Wir fördern aktiv die Gleichstellung von Frauen und Männern und begrüßen ausdrücklich die Bewerbung von Frauen.
Eine Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.
Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation bevorzugt.

Kontakt

Senden Sie bitte Ihre kompletten Bewerbungsunterlagen (siehe Liste unten) per E-Mail (ein PDF nicht größer als 15 MB) bis spätestens 27.07.2025 an [jobs-research@dkes.fak12.lmu.de]. Für inhaltliche Fragen zu dieser Position wenden Sie sich bitte an Prof. Nicola Lercari ([n.lercari@lmu.de]).
Inhalte der vollständigen Bewerbungsunterlagen:
1. Motivationsschreiben
2. Tabellarischer Lebenslauf
3. Aufstellung der bisherigen Forschungsarbeiten und -interessen und Beschreibung zukünftiger Forschungsvorhaben unter Bezugnahme oben angegebenen KI/ ML Themen (mind. drei Seiten)
4. Angaben zur bisherigen Lehrtätigkeit und Interessengebiete im Bereich der Lehre, speziell von KI/ ML-Programmierung (mindestens zwei Seiten)
5. Name und Kontaktinformationen dreier akademische Referenzen
6. Nachweise und Zeugnisse über akademische Abschlüsse (Bachelor/Masterzeugnis, etc.)
7. Bis zu fünf Schreibproben oder andere relevante Dokumente (publizierte Artikel, Musterlehrpläne, Forschungsanträge etc.)
8. Wenn vorhanden: Link zum eigenen digitalen Portfolio.

Wo Wissenschaft alles ist.

An der LMU arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf höchstem Niveau an den Zukunftsfragen um Mensch, Gesellschaft, Kultur, Umwelt und Technologie, unterstützt durch kompetente Beschäftigte in Verwaltung, IT und Technik. Werden Sie Teil der LMU München!
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