Kurzinfo

ZE Computer- und Medienservice

Entwickler*in (m/w/d) – E 13 TV-L HU (Projektmittel befristet bis 30.06.2030; Teilzeitbeschäftigung ggf. möglich)

Im Verbund der Berlin University Alliance (BUA) gestaltet der CMS der Humboldt-Universität zu Berlin aktiv die Zukunft des Prüfens und der Prüfungskultur mit. Das BUA-Projekt E-Assessment Alliance verfolgt im Rahmen des Teaching and Learning Innovation Lab die systematische Weiterentwicklung digitaler Prüfungs- und Lehrinfrastrukturen unter den Bedingungen generativer KI. Dies umfasst didaktische Konzepte, technologische Services und institutionelle Rahmenbedingungen. Digitale Prüfungsformate sowie KI-unterstützte Lern- und Prüfungsszenarien werden erprobt, evaluiert und gemeinsam mit unseren Verbundpartnern an der Freien Universität Berlin, der Technischen Universität Berlin und der Charité in den Regelbetrieb überführt. Gestalten Sie diese umfassende Entwicklung mit.

Ihre Aufgaben:

• Sie wirken im Verbundprojekt der Berlin University Alliance (BUA) "E-Assessment Alliance" (EA2) zur Zukunft des Prüfens, insbesondere im Teilprojekt "KI und Prüfungskultur" mit. Sie entwickeln im Rahmen einer anspruchsvollen Prüfungskultur nutzerorientierte Implementationen von KI-Services in die IT-Infrastrukturen von Lehre und Studium.

Bedarfsanalyse mit Stakeholdern

• Anforderungsanalyse mit Lehrenden und Studierenden sowie mit verschiedenen Stellen der Universität; kontinuierliche Nachsteuerung und Feedback
• Abgleich technischer Lösungen mit rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen
• Erkundung von föderativen Betriebsmodellen innerhalb der BUA, Abstimmung von Architekturentscheidungen

Weiterentwicklung der HU-KI-Infrastruktur für Lehren, Lernen und Prüfen

• Konzeption und Priorisierung von wissenschaftsadäquaten KI-Lösungen (u. a. Berücksichtigung von XAI)
• Barrierefreie nutzerorientierte Frontend-Entwicklung für webbasierte KI-Tools, Prototyping von Anwendungen in Abstimmung mit dem HPC-Cluster der HU
• Auswahl und Weiterentwicklung von Open-Source-Komponenten im Interesse von Souveränität, Kontrollierbarkeit und Nachnutzbarkeit der Infrastrukturen
• Überführung und Verstetigung von KI-Innovationen der anderen Teilprojekte
• Konzeption und Implementierung einer Self-Service-Oberfläche für RAG-basierte KI-Tutoren für Lehrende und Studierende ohne Programmierkenntnisse; Weiterentwicklung von KI-Tutor-Systemen hin zu bildungswissenschaftlich basierten Lernbegleitungen
• Weiterentwicklung der HU Digitale Lehr- und Lernlandschaft (HDL3): Evaluation und Integration von KI-Schnittstellen und -Tools; Moodle-Erweiterungen u. a. für anwendungsbezogene Programmieraufgaben (Integration von JupyterHub, GitLab o. ä. Komponenten)

Das bringen Sie mit:

• Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium in Informatik, Computational Sciences oder vergleichbaren Disziplinen (Master/Diplom) oder vergleichbare Erfahrungen und Kenntnisse
• Praktische Erfahrung mit KI-/ML-Integration in Anwendungen (API-Nutzung, Prompt Engineering, RAG-Architekturen, Harness-Konzepte)
• Erfahrung in Frontendentwicklung (React/Vue/Angular, TypeScript, REST/GraphQL-Schnittstellen) und allgemeiner Softwareentwicklung (Python erforderlich, Web-Frameworks, Containerisierung, CI/CD)
• Erfahrung mit RAG-Architekturen und LLM-Integration wünschenswert
• Allgemeines Verständnis für den Betrieb von KI/ML-Infrastrukturen (GPU-Cluster, Inference-Optimierung, API-Management)
• Erfahrung in der Anforderungserhebung in universitären oder bildungswissenschaftlichen Kontexten erwünscht
• Vertrautheit mit Moodle oder vergleichbaren Lernmanagementsystemen, idealerweise im administrativen oder entwicklerischen Kontext
• Erfahrung mit Jupyter-Ökosystemen und/oder kollaborativen Entwicklungsumgebungen (GitLab, GitHub) von Vorteil
• Vertrautheit mit akademischen Lehr- und Prüfungsprozessen oder Bereitschaft zur schnellen Einarbeitung
• Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mind. C1)
• Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. C1)
• Selbstständige Arbeitsweise, kommunikative Kompetenz für die Koordination mit internen und externen Partnern, Teamfähigkeit

Unser Angebot:

• ein hochmodernes Arbeitsumfeld
• eine tarifliche Eingruppierung (TV-L)
• abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Aufgaben mit vielfältigen Gestaltungsmöglichkeiten
• flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit)
• sehr gute Weiterbildungsmöglichkeiten

Als familiengerechte Hochschule fördern wir die Vereinbarkeit von Beruf und Familie.

Ihr Arbeitsort wird Berlin-Adlershof sein. Die Arbeit im Home-Office ist möglich und wird praktiziert.

Ihr Weg an die HU:

Ihre vollständige Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer AN/228/26 an die Humboldt-Universität zu Berlin, Direktor der ZE Computer- und Medienservice, Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an cms-a3-bewerbungen@cms.hu-berlin.de (mailto:cms-a3-bewerbungen@cms.hu-berlin.de) .

Erforderliche Bewerbungsunterlagen:

• Motivationsschreiben
• tabellarischer Lebenslauf
• Nachweis der erforderlichen Qualifikation (Zeugnisse, Urkunden, Weiterbildungsnachweise)
• Arbeitszeugnisse oder Beurteilungen

Haben Sie Fragen zur Ausschreibung und zum Aufgabengebiet? Wenden Sie sich gerne an Andreas Vollmer ( andreas.vollmer@cms.hu-berlin.de (mailto:andreas.vollmer@cms.hu-berlin.de) ).

Die Besetzung der Stelle ist zum 01.01.2027 vorgesehen.

Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.

Die Humboldt-Universität zu Berlin ist tarifgebunden und wendet den TV-L HU an. Informationen zur Eingruppierung und zum Jahresentgeltrahmen finden Sie hier: https://hu.berlin/ETRL (https://hu.berlin/ETRL) .

Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO (https://hu.berlin/DSGVO) .