Die Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin ist mit ca. 12.000 Studierenden eine der großen Hochschulen Berlins. Sie zeichnet sich durch ausgeprägten Praxisbezug, intensive und vielfältige Forschung, hohe Qualitätsstandards sowie eine starke internationale Ausrichtung aus. Unter einem Dach werden Wirtschaftswissenschaften, privates und öffentliches Wirtschaftsrecht, Verwaltungs-, Rechts- und Sicherheitsmanagement sowie ingenieurwissenschaftliche Studiengänge angeboten. Nahezu alle Studiengänge sind auf Bachelor und Master umgestellt, qualitätsgeprüft und tragen das Siegel des Akkreditierungsrates.

With around 12,000 students, the Berlin School of Economics and Law (HWR Berlin) is one of the largest higher-education institutions in Berlin. It is characterised by a strong practical focus, intensive and diverse research, high quality standards and a strong international orientation. Economics, private and public business law, administrative, legal and security management as well as engineering degree programmes are offered under one roof. Almost all degree programmes have been converted to Bachelor's and Master's degrees, are quality-tested and bear the seal of the Accreditation Council.

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir zunächst für 1 Jahr befristet (eine Verlängerung um weitere zwei Jahre ist möglich) zur Vorbereitung einer Promotion

eine wissenschaftliche Mitarbeiterin /einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) mit Ziel der Promotion im Thema „Kausales Maschinelles Lernen und Erklärbare AI (XAI)“ am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften

Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen
mit 66 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit
Kennzahl 039_2024

At the earliest possible date and for a duration of 1 years (possibility to extend), we are looking for a

Research assistant (m/f/d) striving towards a PhD in the field of Causal Machine Learning and Explainable AI (XAI)

Remuneration group E13 TV-L Berliner Hochschulen
with 66 % of the regular weekly working hours
Kennzahl 160_2023

For full English version please see below.

Ihre Aufgaben:

Forschung in causal ML Methoden, z.B. double ML, honest trees, causal Shapley values, heterogeneous treatment effects, conditional feature attribution methods
Erweiterung und Verbesserung von XAI Methoden im Kontext von causal ML
Netzwerkarbeit u.a. Zusammenarbeit mit Partnern in der Industrie oder Forschungseinrichtungen anstreben
Publikation der Forschungsergebnisse in internationalen, peer-reviewed Zeitschriften und auf Konferenzen
Lehrtätigkeit im Umfang von 2,64 SWS in quantitativen Fächern wie Quantitative Methoden, Statistik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Economics, etc.

Ihr Profil:

Erforderlich sind

ein dem Aufgabengebiet entsprechendes abgeschlossenes Diplomstudium an einer Universität oder ein entsprechendes abgeschlossenes Masterstudium an einer Universität oder Fachhochschule in den Bereichen Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder economics mit quantitativem Schwerpunkt
Sehr gute Kenntnisse in Data Science, Machine Learning oder Ökonometrie
Umfangreiches Wissen über Datenanalyse, Statistik und quantitative Forschung
Exzellente Programmierkenntnisse in R und/oder Python
Hohe intrinsische Motivation, Begeisterungsfähigkeit und Eigeninitiative
Sehr gute schriftliche und mündliche Ausdrucksfähigkeit und Englischkenntnisse

Wir bieten Ihnen:

Eine abwechslungsreiche Tätigkeit: Kollegiale Arbeitsatmosphäre mit viel Gestaltungsspielraum für eigene Ideen
Einen befristeten Arbeitsvertrag im öffentlichen Dienst in Teilzeit und Entgelt nach Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen, Sozialleistungen wie z.B. Betriebsrente (VBL), vergünstigtes Job Ticket im VBB.
Raum für Kreativität und Innovation: Gestalten Sie Ihre Prozesse in einem selbständigen und internationalen Arbeitsumfeld mit
Flexibel für Familien: Flexible Arbeitszeitmodelle an einer familiengerechten Hochschule und mobiles Arbeiten, sofern es die dienstlichen Erfordernisse zulassen.
Bildung nach Maß: Geförderte Fort- und Weiterbildungen, wie z.B. Erasmus
Start mit System: Strukturierte Einarbeitung (Onboarding, Mentoring und Einweisungen)
Gesund am Arbeitsplatz: einen modern ausgestatteten Arbeitsplatz am Campus Schöneberg und zahlreiche Angebote der Gesundheitsförderung (BGM)

Die Ausgestaltung des Arbeitsverhältnisses richtet sich nach den Bestimmungen des Tarifvertrags für den öffentlichen Dienst der Länder für die Hochschulen im Land Berlin.

Die HWR Berlin fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern, wir freuen uns deshalb besonders über die Bewerbungen von Frauen. Schwerbehinderte Bewerber/-innen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationshintergrund sind ausdrücklich erwünscht.

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung bis zum 12.05.2024 über unser Online-Bewerbungsportal unter https://karriere.hwr-berlin.de/de/jobposting/6a2c4e3f9c267b4b5ea2e657079305f263d9cdbb0/apply

Für fachliche Auskünfte steht Ihnen Prof. Dr. Markus Löcher gerne zur Verfügung.

Für Auskünfte stehen Ihnen Frau Reitz (030 30877-1451) und Frau Krüger (030 30877-1544) per Mail an bewerbungsverfahren@hwr-berlin.de gerne zur Verfügung.

Your tasks:

• Advance current methods in causal ML such as double ML, honest trees, causal Shapley values, heterogeneous treatment effects, conditional feature attribution methods.
• Research and improve the role of XAI methods in causal ML.
• Seek cooperation with partners in the industry or research institutions.
• Publish in international, peer-reviewed journals and on conferences.
• Teaching load of 2.64 semester hours per week in the field of quantitative methods or statistics or economics or mathematics or business informatics.

Your profile:

• A master's degree at a university or university of applied sciences in statistics, (business) informatics, economics or mathematics
• Demonstrated competencies in machine learning, data science or econometrics • Strong background in data analysis, quantitative research and statistical reasoning
• High intrinsic motivation and independence, ability to work with other.
• Excellent programming skills in R or python
• Very good communication (in English; German is desirable) and organisational skills

We offer:

• Work in a growing and dynamic research group: collegial working atmosphere with scope for your own ideas
• A part-time fixed-term employment contract in the public sector and remuneration according to pay group 13 TV-L Berlin universities, social benefits such as company pension (VBL), discounted VBB job ticket
• Flexibility for families: flexible work time models at a family-friendly university and mobile working, provided that the requirements of the job allow it
• Customised education: funded training and further education, i.e. Erasmus
• Systematic start: Structured familiarisation with the job role (onboarding, mentoring and induction)
• Healthy at work: A modern, well-equipped workplace at the Schöneberg campus and numerous health promotion programmes (BGM)

The employment relationship is based on the provisions of the collective agreement for the public service of the Federal States for the universities in the State of Berlin.

HWR Berlin promotes the professional equality of women and men, we are therefore particularly pleased to receive applications from women. Severely disabled applicants with equal qualifications will be given preference. Applications from people with a migration background are expressly encouraged.

We look forward to receiving your detailed application by 12 May 2024 via our online application portal at

For further information, please contact Prof. Dr. Markus Löcher and for any other information Ms. Reitz (030 30877-1451) and Ms. Krüger (030 30877-1544) by e-mail at bewerbungsverfahren@hwr-berlin.de.