Gesucht wird eine auf dem Gebiet der Stochastik (vorzugsweise stochastische Analysis und entsprechende mathematische Modellierung in den Naturwissenschaften) international ausgewiesene Persönlichkeit, deren Forschungsinteressen auch die Analyse, Entwicklung und Anwendung stochastischer Methoden im maschinellen Lernen umfasst und deren Forschungsthemen deutliche Bezüge zu anderen an der Fachgruppe vertretenen Schwerpunkten aufweisen. Die Universität bietet der Professur mit dem interdisziplinären Zentrum »Machine Learning and Data Analytics« (IZMD) eine ausgezeichnete Umgebung für fachübergreifende Kooperationen und die Durchführung von Transferprojekten über die dem IZMD angeschlossene Bergische Innovationsplattform für Künstliche Intelligenz. Erwartet wird neben einer Promotion in Mathematik Erfahrung in der Einwerbung von Drittmittelprojekten; erwünscht sind Erfahrungen in über die Universität hinausreichende Kooperationen oder die Bereitschaft, solche zukünftig aufzubauen. Von dem*der Bewerber*in wird neben der pädagogischen Eignung, die durch eine entsprechende Vorbildung nachgewiesen oder ausnahmsweise im Berufungsverfahren festgestellt wird, eine besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit erwartet, die in der Regel durch die Qualität einer Promotion nachgewiesen wird. Darüber hinaus sind zusätzliche wissenschaftliche Leistungen nachzuweisen, die ausschließlich und umfassend im Berufungsverfahren bewertet werden; diese Leistungen werden bei der Berufung in ein erstes Professor*innenamt im Rahmen einer Juniorprofessur, einer Habilitation oder einer Tätigkeit als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in an einer Hochschule oder einer außeruniversitären Forschungseinrichtung oder im Rahmen einer wissenschaftlichen Tätigkeit in Wirtschaft, Verwaltung oder in einem anderen gesellschaftlichen Bereich im In- oder Ausland erbracht.