Kurzinfo
- Tätigkeitsfeld: Wissenschaft und Technik
- Ort: Aachen
- Arbeitszeit: Vollzeit
- Bewerbungsfrist: 16.11.2026
- Laufbahn / Entgeltgruppe: Gehobener Dienst
Weitere Informationen
Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.Die Stelle ist zum 01.02.2027 zu besetzen und befristet auf ein Jahr.Ein Weiterbeschäftigung von 2 Jahren ist vorgesehen.Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.Eine Promotionsmöglichkeit besteht.Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.
Unser Profil
Das Institut für Technologie und Innovationsmanagement der RWTH Aachen University (RWTH TIM) ist eine führende europäische Forschungsinstitution zum strategischen, verhaltens- und computergestützten Technologie- und Innovationsmanagement. Das Institut ist Ergebnis einer langjährigen Partnerschaft zwischen dem Lehrstuhl für Innovation, Strategie & Organisation und dem Lehrstuhl für Technologie & Innovationsmanagement an der RWTH Aachen University. Unter der Leitung von Frank Piller und Oliver Salge forscht und lehrt ein interdisziplinäres Team aus rund 30 Doktoranden, 5 Postdocs und mehr als 20 studentischen Forschern zu Themen wie strategisches Technologiemanagement, Open Innovation, Innovationskultur, Organisationswandel, Geschäftsmodellentwicklung und kundenorientierte Wertschöpfung.
Unser Angebot
- 100% TV-L 13; Laufzeit zunächst ein Jahr - Verlängerung auf mindestens drei Jahre möglich
- Möglichkeit der Mitgestaltung der Nachhaltigkeitstransformation und des Strukturwandels im Rheinischen Revier
- Möglichkeit zur Promotion in einem strukturierten und etablierten Promotionsmodell
- Enge Betreuung durch regelmäßige Interaktionen innerhalb kleiner Forschungsgruppen
- Zugang zu zahlreichen Datenquellen im Rahmen der Projektarbeit und darüber hinaus
- Großes internationales Netzwerk zu Industriepartnern, anderen Universitäten und Forschungseinrichtungen
- Breite methodische Expertise von qualitativen und experimentellen Verfahren über ökonometrische Verfahren bis hin zu Verfahren des Maschinellen Lernens
- Umfassende Publikationserfahrung in den führenden internationalen Fachzeitschriften
- Teilnahme an (inter)nationalen Konferenzreisen
- Multidisziplinäres Team mit angenehmem Arbeitsklima
- flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, nach Rücksprache im Homeoffice zu arbeiten
Ihr Profil
- Mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Masterstudium, beispielsweise in Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsgeographie, Soziologie, Politikwissenschaft oder einem vergleichbaren Studiengang
- Großes Interesse an praxisnahen Forschungsthemen rund um Nachhaltigkeit, Bioökonomie und gesellschaftliche bzw. wirtschaftliche Transformation
- Interesse an qualitativen oder quantitativen Forschungsmethoden; erste Erfahrungen mit Interviews, Fallstudien, qualitativer Datenanalyse oder Experimenten sind von Vorteil, können aber auch zu Beginn der Promotion erworben werden
- Freude an der Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Akteuren sowie Interesse an Vernetzung, Community Building und Wissenstransfer
- Erfahrung in der Organisation und Durchführung von Workshops oder Veranstaltungen ist von Vorteil
- Hohes Maß an Teamfähigkeit, Eigeninitiative und Motivation
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise sowie ausgezeichnete Formulierungsgabe in Wort und Schrift
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Ihre Aufgaben
Sie werden Teil eines geförderten Forschungsprojekts zur nachhaltigen Transformation und Bioökonomie im Rheinischen Revier. Ihre Forschung beschäftigt sich insbesondere mit Transfer-, Diffusions- und Lernprozessen in regionalen Innovationsökosystemen. Dabei untersuchen Sie beispielsweise, wie neue Technologien in die Anwendung und Skalierung gelangen, wie Unternehmen Innovationen aufnehmen und wie Wissen zwischen unterschiedlichen Akteuren geteilt, weiterentwickelt und für gemeinsames Lernen genutzt wird. Hierzu erheben und analysieren Sie empirische Daten und bereiten Ihre Ergebnisse für wissenschaftliche Publikationen und Konferenzen auf. Im Rahmen des Projekts verbinden Sie wissenschaftliche Forschung mit Transfer und Vernetzung. Dazu wirken Sie an der Koordination und Weiterentwicklung eines regionalen Forschungs- und Innovationsnetzwerks mit. Sie arbeiten mit Akteuren aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik, Verwaltung und Gesellschaft zusammen, entwickeln und organisieren Austausch- und Transferformate und fördern die Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Projektpartnern. Die Position bietet Ihnen damit die Möglichkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse nicht nur zu generieren, sondern deren Umsetzung aktiv mitzugestalten und so einen konkreten Beitrag zur nachhaltigen Transformation der Region zu leisten.
Über uns
Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.Darüber hinaus steht allen Beschäftigten der RWTH Aachen die Online-Plattform „Corporate Benefits“ mit vielfältigen Preisnachlässen auf Produkte und Dienstleistungen diverser Anbieter*innen zur Verfügung.Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).
Besoldung / Entgelt
EG 13 TV-L
