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Prof. Dr. Anne Lauscher, Uni Hamburg: Wie werde ich Professorin?

Prof. Dr. Anne Lauscher, Uni Hamburg: Wie werde ich Professorin?

ITgirls Talk vor 1 Jahr

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49:18

Prof. Dr. Anne Lauscher ist Professorin für Data Science an der
Universität Hamburg. In dieser Episode teilt sie ihren spannenden
Weg in die Wissenschaft – vom dualen Studium der
Wirtschaftsinformatik bei SAP bis hin zur Professur. Anne erzählt,
wie sie ihre Leidenschaft für Natural Language Processing
entdeckte, warum Fairness, Inklusion und Nachhaltigkeit zentrale
Themen ihrer Forschung sind und wie man den Weg zur Professur
meistern kann. Ein absolutes Must-Listen für alle, die sich für
eine Karriere in der Forschung interessieren! Über unseren Gast:
Prof. Dr. Anne Lauscher ist Data Scientist mit einem besonderen
Fokus auf Generative AI, Fairness und Multilingualität. Nach
Stationen an der Universität Mannheim, dem Allen Institute for AI
und der Bocconi Universität in Mailand forscht und lehrt sie heute
an der Universität Hamburg. Neben ihrer wissenschaftlichen Arbeit
engagiert sie sich für Chancengleichheit in der KI und gibt
wertvolle Tipps für Frauen, die eine Promotion oder Professur
anstreben. Hier findest du sie bei LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/anne-lauscher-aa47a9a3/ In dieser
Episode erfährst du: - Wie Anne vom dualen Studium zur Professorin
wurde - Was man für eine Promotion wirklich mitbringen sollte - Wie
der Bewerbungsprozess auf Professuren abläuft und welche Kriterien
entscheidend sind - Warum Themen wie Fairness und kulturelle
Inklusion in der KI-Forschung so wichtig sind - Welche Rolle Kritik
und Teamarbeit in der Forschung spielen und wie man mit
Rückschlägen umgeht - Tipps für Frauen, die eine wissenschaftliche
Karriere einschlagen möchten Code your Career: In der Kategorie
„Code your Career“ stellt Xisa diese Woche den Beruf der
EdTech-Entwicklerin vor. Lerne, wie du mit KI und Gamification
innovative Lernplattformen gestaltest und Bildung digital
revolutionierst. Fakt der Woche: Wusstest du, dass KI-Modelle auch
dann sexistische Tendenzen zeigen können, wenn Merkmale wie
Geschlecht aus den Trainingsdaten entfernt wurden? Ein Beispiel aus
dem Recruiting zeigt: Historische Daten reichen aus, um bestehende
Vorurteile zu reproduzieren. Gast: Prof. Dr. Anne Lauscher,
Professorin für Data Science an der Universität Hamburg Moderation:
Lena, Gründerin von ITgirls Sponsor: Diese Folge wird unterstützt
von Randstad Digital, deinem Arbeitgeber für digitale
Transformation: https://www.randstaddigital.de/karriere/ Abonniere
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