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Research Assistant "Tax Digitalization" in cooperation with EnBW AG

Research Assistant "Tax Digitalization" in cooperation with EnBW AG
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Prof. Dr. Alexander Mädche

Stellenausschreibung für eine wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (TV-L 13)

In der Forschungsgruppe „Information Systems & Service Design“ (http://issd.iism.kit.edu/) von Prof. Dr. Alexander Mädche am Institut für Informationswirtschaft und Marketing (IISM) ist die Stelle

Tax Digitalization –
Intelligente Assistenzfunktionen in der Steuerverarbeitung

befristet auf zunächst ein Jahr mit Option auf Verlängerung zu besetzen. Die Möglichkeit der Promotion ist gegeben.

Die ausgeschriebene Stelle ist in dem auf drei Jahre angelegten, drittmittelfinanzierten Kooperationsprojekt mit dem CFO-Bereich der EnBW AG (https://www.enbw.com/index_en.html) und dem Lehrstuhl für Betriebswirtschaftliche Steuerlehre II (Prof. Dr. Christoph Spengel) der Fakultät für Betriebswirtschaftslehre an der Universität Mannheim angesiedelt. In enger Zusammenarbeit mit der EnBW AG sollen im Rahmen des Kooperationsprojektes neue Konzepte für eine intelligente Steuerverarbeitung entwickelt werden. Im Fokus des Forschungsprojektes steht die datengetriebene Analyse und Optimierung des unternehmensweiten „EnBW Tax Information System“. Dabei sollen Gestaltungsprinzipien für intelligente Assistenzfunktionen zur Entscheidungs-unterstützung und Automatisierung der Steuerverarbeitung abgeleitet und validiert werden. Im Rahmen des Projektes sollen insb. Methoden der Künstliche Intelligenz (insb. Maschinelles Lernen), des Process Mining und der Robotic Process Automation zum Einsatz kommen.

Der Aufgabenbereich umfasst u. a.:

  • Entwicklung und wissenschaftlich fundierte Evaluation innovativer Konzepte für eine intelligente Steuerverarbeitung auf Basis realer Anwendungsfälle und Daten des „EnBW Tax Information System“
  • Interdisziplinäre Kooperation im standortübergreifenden Projekt mit der Universität Mannheim
  • Mitarbeit in der Lehre, insbesondere in den Master-Studiengängen Wirtschaftsingenieurwesen und Informationswirtschaft.

Wir bieten:

  • Mitarbeit in einer motivierten und international agierenden Forschungsgruppe der Wirtschaftsinformatik
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit einem der führenden Lehrstühle für Betriebswirtschaftliche Steuerlehre im Rahmen der Forschungsallianz Digitalisierung ForDigital Karlsruhe - Mannheim
  • Praxisorientierte Forschung in Zusammenarbeit mit der EnBW AG
  • Selbständiges und eigenverantwortliches Arbeiten.
  • Enge Kooperation mit nationalen und internationalen Forschungspartnern
  • Umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten in der Forschung (z.B. Graduiertenschule Karlsruhe School of Services (KSOS)) und in der Lehre (z.B. Hochschuldidaktikzentrum Baden-Württemberg).
Voraussetzungen für die Einstellung sind:
  • Universitätsabschluss mit fachlichem Schwerpunkt in Wirtschaftsingenieurwesen, Informationswirtschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik, Betriebswirtschaftslehre oder angrenzenden Gebieten.
  • Inhaltliche Vorkenntnisse im Bereich Intelligente Assistenzfunktionen, Maschinelles Lernen, Process Mining oder Robotic Process Automation
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Die Beschäftigung erfolgt nach Maßgabe der Bestimmungen des Tarifvertrags für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Schwerbehinderte werden bei entsprechender Eignung bevorzugt eingestellt. Das KIT strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher entsprechend qualifizierte Interessentinnen ausdrücklich zur Bewerbung auf.

Wenn Sie überdurchschnittlich engagiert sind und die Bereitschaft haben, in einem erfolgreichen Team wissenschaftlich und eigenverantwortlich zu arbeiten, dann senden Sie bitte Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf, Lichtbild, Zeugniskopien, Abschlussarbeit, etc.) per E-mail an Herrn Professor Dr. Alexander Mädche, alexander.maedche@kit.edu.

Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.