Tenure Track-Stelle 

gem. § 99 Abs. 5 Universitätsgesetz 2002 am Institut für Naturwissenschaften und Technologie in der Kunst (INTK) für Datascience/Datamining mit dem Schwerpunkt Naturwissenschaften in Heritage Science. Diese Position wird mit dem Qualifizierungsziel der Habilitation oder habilitationsadäquaten Leistungen (gem. §27 KV) im vollen Beschäftigungsausmaß ab 01.03.2026 befristet auf 6 Jahre vergeben. 

Gesucht wird eine Person mit ausgewiesener Expertise in der Anwendung datengetriebener Methoden auf Fragestellungen der Heritage Science – insbesondere naturwissenschaftliche Datensätze – im Kontext von Kulturguterhaltung, Kunsttechnologie, Restaurierung und interdisziplinärer Kunstforschung. 

Das Institut für Naturwissenschaften und Technologie in der Kunst (INTK) ist für die theoretische und praxisorientierte Wissensvermittlung in den Fachbereichen Materialkunde und Farbenchemie, Farben- und Wahrnehmungslehre, Dokumentation von kunst- und kulturgeschichtlichen Objekten, Materialanalyse und Beständigkeit von Materialien in der Kunst und Mikrobiologie in der Kunst verantwortlich. Das INTK verfügt über ein chemisch-mikrobiologisches Labor und über analytische Geräte im Bereich der Elementanalyse (RFA), der spektroskopischen (FTIR, Raman, UV-Vis, HSI), chromatographischen (Py-GC/MS) und molekularbiologischen Untersuchungen sowie über ein Fotostudio für die Dokumentation von Kunst- und Kulturgut (UV, IR, IRR und X-ray). 

• fachbezogene, wissenschaftlich und praxisgeleitete Forschung im Schwerpunkt Materialwissenschaften in Kunst und Konservierung
• zukunftsweisende Entwicklung des Studien- und Forschungsschwerpunktes Datascience/Datamining für Heritage Science (Naturwissenschaften)
• selbständige Durchführung von Lehrveranstaltungen im Ausmaß von 4 Semesterwochenstunden sowie von Prüfungen
• Betreuung von Studierenden (Projektarbeiten, Seminararbeiten)
• Entwicklung, Mitwirkung und Durchführung von (Drittmittel-) Forschungsprojekten
• aktive Publikations- und Vortragstätigkeit 
• Teilnahme an den Forschungsagenden bzw. Aufgaben in der Entwicklung der Forschungsfelder des Instituts
• Mitwirkung an Organisations-, Verwaltungs- und Gremienaufgaben sowie an Qualitätsentwicklungs- und Evaluierungsmaßnahmen in Lehre und Forschung des Instituts 

• abgeschlossenes Doktoratsstudium (PhD) im Bereich Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik, Naturwissenschaften oder verwandten Disziplinen
• fundierte Kenntnisse in Data Mining, Datenwissenschaften, maschinellem Lernen, statistischen Methoden und anderen datenanalytischen Verfahren
• Bereitschaft bereits am INTK vorhandene Datensätze (unter anderem aus RFA, Raman, HSI und FTIR) zu bearbeiten, zu verknüpfen und zukünftige Arbeiten darauf aufzubauen
• Erfahrung in der Anwendung datenwissenschaftlicher Methoden im Kontext der Heritage Science bzw. in der Analyse kultureller oder materialwissenschaftlicher Daten
• nachgewiesene wissenschaftliche Publikationstätigkeit
• Erfahrung in der Planung und Durchführung wissenschaftlicher Projekte
• pädagogische Eignung und Nachweis universitärer Lehrerfahrung
• sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit und zur Übernahme universitärer Aufgaben
• diskriminierungskritisches Grundverständnis sowie die Bereitschaft sich dahingehend fortzubilden 

• Kenntnisse in Bild- oder Signalverarbeitung, Spektralanalyse und Verknüpfung naturwissenschaftlicher Datensätze.
• Erfahrung mit Forschungsprojekten in den Bereichen Kulturgut, Digitalisierung, Materialwissenschaft oder verwandten Feldern
• Erfahrung in der Einwerbung kompetitiver Drittmittel (z.B. FWF, EU, Horizon Europe)
• Interesse an partizipativer Forschung, Open Science und den FAIR Data-Prinzipien
• Erfahrung in interdisziplinären und transdisziplinären Kooperationen
• Bereitschaft zur Mitgestaltung universitärer Gremienarbeit und strategischer Institutsentwicklung
• Erfahrung mit bioinformatischen Daten, insbesondere im Bereich Metagenomik, mikrobieller Gemeinschaftsanalysen oder verwandter Omics-Daten 

Der monatliche Bruttobezug nach dem Kollektivvertrag für die Arbeitnehmer_innen der Universitäten in der Gehaltsgruppe B1|Post-Doc-Stelle beträgt derzeit bei vollem Beschäftigungsausmaß Euro 4.932,90. Nach Abschluss einer Qualifizierungsvereinbarung erfolgt eine Überstellung in die Gehaltsgruppe A2 Assistenzprofessor_innen und nach Erfüllung der Qualifizierungsziele in die Gruppe der assoziierten Professor_innen. 

Interessent_innen bewerben sich unter Beilage eines Motivationsschreibens und Lebenslaufs inkl. Forschungsprojekten und Publikationsliste, eines Abstracts für ein Habilitationsprojekt im Themenfeld Datascience/Datamining mit dem Schwerpunkt Naturwissenschaften in Heritage Science (max. 10.000 Zeichen) sowie eines Lehrkonzepts bis 31.10.2025 unter: www.akbild.ac.at/jobs 

Nachfragen richten Sie bitte an Prof. Dr. Katja Sterflinger: k.sterflinger@akbild.ac.at. 

Die Akademie der bildenden Künste Wien bekennt sich zu einem chancengerechten Lern-, Lehr-, Forschungs- und Arbeitsumfeld und wirkt auf den Abbau von Diskriminierungen und strukturellen Barrieren hin. Daher begrüßt die Akademie ausdrücklich die Bewerbung von qualifizierten Personen, die aufgrund ihres Geschlechts, ihrer sexuellen Orientierung, ethnischen Zugehörigkeit, Religion oder Weltanschauung oder ihres Alters strukturell benachteiligt sind. Dabei ist besonders zu berücksichtigen, wenn eine Person mehrere Diskriminierungsgründe auf sich vereint (intersektionaler Ansatz). 

Die Akademie der bildenden Künste Wien strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen an und ersucht nachdrücklich um Bewerbungen von qualifizierten Frauen. Weiters bemüht sich die Akademie um die Herstellung von möglichst barrierefreien Bewerbungs- und Arbeitsbedingungen. In diesem Rahmen unterstützt die Akademie aktiv die Bewerbung von Menschen mit Behinderungen. Bewerber_innen können sich im Vorfeld an die Personalabteilung oder die Behindertenvertrauenspersonen der Akademie wenden. Die Bewerber_innen haben keinen Anspruch auf Abgeltung von Reise- und Aufenthaltskosten, die aus Anlass des Aufnahmeverfahrens entstanden sind.