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Erstellt am 20. August 2026

Stud. Beschäftigte*r (w/m/d) 41 MoStd. befristet auf 2 Jahre

Freie Universität Berlin
Berlin, Berlin 10115, Germany Temporär
Reference: 1090559055

Fachbereich Wirtschaftswissenschaft - Wiss. Einrichtung für Betriebswirtschaftslehre IT Managment und Digitale Transformation

Stud. Beschäftigte*r (w/m/d) 41 MoStd. befristet auf 2 Jahre Kennung: 10019100/26/HK20

Bewerbungsende: 08.09.2026

An der Professur für Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt IT Management und Digitale Transformationen ist ab dem 01.10.2026 eine Stud. Beschäftigtenstelle zu besetzen. Die Professur bietet ein vielschichtiges Aufgabengebiet rund um Digitale Transformationsprozesse in den Bereichen Design und Evaluation von KI-/Analytics-Lösungen, Steuerung der Transformation in digitalen Infrastrukturen und Ökosystemen sowie der Bewertung des sozioökonomischen Impacts. Sie treffen auf ein motiviertes und kollegiales Team in Dahlem und dem Einstein Center Digital Future.
Wenn Sie bereits als Studierende/r vertiefte Einblicke in einzelne fachliche Bereich erhalten, Ihre Methodenkompetenzen erweitern und erlerntes Wissen gleich anwenden wollen, laden wir Sie ein, als studentische*r Beschäftigte*r Teammitglied unserer Arbeitsgruppe zu werden.

Ihre Vorteile:
- Arbeiten in einem offenen, international vernetzen Arbeitsumfeld.
- Flexible Zeiteinteilung nach Absprache einschließlich der Möglichkeit, die übertragenen Aufgaben teilweise auch im Home Office zu bearbeiten.
- Mitglied im Einstein Center Digital Future werden.
- Als stud. Beschäftigte*r durch wiss. Hilfstätigkeiten (wie z. B. Recherchen und Datenerhebungen in einem Forschungsprojekt) Einblicke in aktuelle Forschung gewinnen und eigenes Forschungsinteresse entwickeln
- Außerdem ermöglichen wir bei Interesse die Unterstützung an Publikationen
- Nähe zur Charité durch Arbeitsgruppenleitung von Prof. Fürstenau am Institut für Medizinische Informatik

Aufgabengebiet:
- Unterstützung in Forschungsprojekten und anderen Forschungsvorhaben des Arbeitsbereichs, insbesondere Datenaufbereitung und -transformation, Anwendung arbeitsbereichsspezifischer Software [z.B. Python, n8n], Mitentwicklung technischer Lösungen wie z.B. Experimentalinterfaces oder LLM Agenten sowie Literaturrecherche und -verwaltung
- Einarbeitung in neue Programme und Themenfelder, die für die Arbeitsgruppe relevant sind, um mittels von wissenschaftlich Mitarbeitenden in Auftrag gegebenen Recherchen, Datenanalysen oder abgesteckten Entwicklungstätigkeiten zu unterstützen
- Unterstützung bei der Vorbereitung, Durchführung und organisatorischen Begleitung von Lehrveranstaltungen
- Erstellung, Aktualisierung und Pflege von Lern- und Lehrmaterialien
- Pflege der Arbeitsbereichswebsite mittels Typo3 / Fiona WebCMS

Erwünscht:
- Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Betriebswirtschaftslehre oder angrenzender Studiengänge wie Data Science, Statistik, Medieninformatik, Digital Health, Public Health oder Medizinische Informatik
- gute bis sehr gute Studienleistungen im Bereich der Informatik oder informatiknahen Fächern
- gute IT-Kenntnisse (z.B. Office-Paket)
-gute Deutsch- und Englischkenntnisse (ca. Niveau B2)

Weitere Informationen

Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung im Format PDF (vorzugsweise als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu richten an Herrn Prof. Dr. Daniel Fürstenau: [email protected] oder per Post an die

Freie Universität Berlin

Fachbereich Wirtschaftswissenschaft

Wiss. Einrichtung für Betriebswirtschaftslehre

IT Managment und Digitale Transformation

Herrn Prof. Dr. Daniel Fürstenau

Garystr. 21

14195 Berlin (Dahlem)

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden.

Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege von Seiten der Freien Universität Berlin keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann.

Stellenausschreibung vom: 18.08.2026

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Schlagwörter
  • Wirtschaftswissenschaft

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