ie Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, vernetzte, forschungsorientierte Campusuniversität. Gemeinsam stellen sich hier mehr als 25.000 Forschende, Lehrende, Studierende und Mitarbeitende den Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung, Kultur, Ökonomie, Sozialem, Technik und Umwelt.

In der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft – Schumpeter School of Business and Economics, am Lehrstuhl für Wirtschaftsstatistik und Ökonometrie, suchen wir Unterstützung. Der Forschungsschwerpunkt des Lehrstuhls liegt im Bereich der Finanzmarktökonometrie, Zeitreihen- und Netzwerkanalyse sowie der Anwendung moderner Methoden des maschinellen Lernens. Geboten wird ein spannendes und abwechslungsreiches Tätigkeitsfeld mit Gestaltungsspielraum sowie der Möglichkeit zur nationalen und internationalen Vernetzung (z. B. durch Teilnahme an internationalen Konferenzen und Projekten).

IHRE AUFGABEN

• Eigenständige Bearbeitung von Forschungsprojekten vorzugsweise in den Schwerpunkten des Lehrstuhls u.a. mit dem Ziel der Weiterqualifikation (Promotion/Habilitation)
• Veröffentlichung der Forschungsergebnisse in international anerkannten Fachzeitschriften
• Durchführung von Lehrveranstaltungen (max. im Umfang von 4 LVS)
• Mitwirkung bei organisatorischen Aufgaben des Lehrstuhls, wie Betreuung von Studierenden bei Seminar- und Abschlussarbeiten in deutscher und englischer Sprache

IHR PROFIL

• Ein erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in den Fachrichtungen Wirtschaftswissenschaften (vorzugsweise mit Schwerpunkt auf quantitative Methoden), Wirtschaftsmathematik, Statistik oder Wirtschaftsinformatik bzw. in einem ähnlichen Studiengang sowie ggf. eine (in Kürze) erfolgreich abgeschlossene Promotion in einem dieser Bereiche
• Freude an eigenständiger, empirischer wissenschaftlicher Arbeit
• Interesse an einer wissenschaftlichen Weiterqualifikation (Promotion bzw. Habilitation)
• Sehr gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift
• Kenntnisse in der computergestützten Datenanalyse (wissenschaftliches Programmieren) und im Umgang mit statistischer Software (z.B. R, Python)
• Hohes Maß an Eigenmotivation, Zuverlässigkeit und Sorgfalt
• Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeit
• Lehrerfahrung ist wünschenswert, jedoch keine Einstellungsvoraussetzung. Sofern vorhanden, fügen Sie Ihrer Bewerbung bitte aktuelle, aggregierte Lehrevaluationen (z. B. letzte 3 Jahre) bei.

Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines Promotions-/Habilitationsverfahrens genutzt werden kann. Die Stelle ist befristet für die Dauer des Promotions-/Habilitationsverfahrens, jedoch vorerst bis zu 3 Jahren, zu besetzen. Eine Verlängerung zum Abschluss der Promotion/Habilitation ist innerhalb der Befristungsgrenzen des WissZeitVG ggf. möglich.

Beginn 01.04.2026

Dauer befristet bis zu 3 Jahren

Stellenwert E 13 TV-L

Umfang Vollzeit (Teilzeit ist möglich, bitte geben Sie bei der Bewerbung an, ob Sie auch bzw. nur an einer Teilzeitbeschäftigung interessiert wären)

Kennziffer 25338

Ansprechpartnerin Frau Prof. Dr. Uta Pigorsch pigorsch@uni-wuppertal.de

Bewerbungen über stellenausschreibungen.uni-wuppertal.de (https://stellenausschreibungen.uni-wuppertal.de)

Bewerbungsfrist 15.12.2025

An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen gleichgestellten Personen sind willkommen. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.

Bewerbungen umfassen alle notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen Hochschulstudiums, Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung). Unvollständig eingereichte Bewerbungen können nicht berücksichtigt werden!

Bereitgestellt in Kooperation mit der Bundesagentur für Arbeit.