Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) (75% der regelmäßigen Arbeitszeit, Entgeltgruppe 13 TV-L)

Lehrstuhl für Strafrecht, Strafprozessrecht und IT-Strafrecht

Bewerbungsfrist: 1. Februar 2025

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) (75% der regelmäßigen Arbeitszeit, Entgeltgruppe 13 TV-L)

zu besetzen. Die Stelle ist Teil des drittmittelgeförderten interdisziplinären Forschungsprojekts „For the Greater Good? Deepfakes in der Strafverfolgung“. Im Projekt soll der Einfluss von KI-generierten Deepfakes auf das Straf- und Strafprozessrecht untersucht werden, insbesondere, ob Verdeckte Ermittler solche Deepfakes einsetzen dürfen, um kriminelle Netzwerke zu infiltrieren. Das Projekt wird gemeinsam mit Lehrstühlen der Wirtschaftsinformatik und der Philosophie sowie einer Cybercrime-Staatsanwaltschaft durchgeführt. Im Projekt wird die Gelegenheit zur Promotion gegeben.

Erwartet werden eine überdurchschnittlich abgeschlossene Erste Juristische Staatsprüfung, gute Kenntnisse im Straf- und Strafverfahrensrecht und ein Interesse an den genannten Forschungsfragen des Projekts, Teamgeist und die Fähigkeit zu selbstständiger und engagierter wissenschaftlicher Arbeit sowie gute Englischkenntnisse. Von Vorteil ist Wissen zu oder praktische Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz und/oder interdisziplinärer Zusammenarbeit, insbesondere mit Personen der Informatik, Philosophie oder juristischen Praxis. Es sind auch Bewerber und Bewerberinnen willkommen, die bis zum Einstellungszeitpunkt ihre Erste Juristische Staatsprüfung abgeschlossen haben.

Die Universität Bayreuth schätzt die Vielfalt ihrer Beschäftigten als Bereicherung und bekennt sich ausdrücklich zum Ziel der Chancengleichheit der Geschlechter. Frauen werden hierbei mit Nachdruck um ihre Bewerbung gebeten. Bewerber oder Bewerberinnen mit Kindern sind sehr willkommen. Die Universität Bayreuth ist Mitglied im Best-Practice Club „Familie in der Hochschule e.V.“, und hat erfolgreich am HRK-Audit „Internationalisierung der Hochschule“ teilgenommen. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.