Die Leibniz-Fachhochschule als Arbeitgeber

An der Leibniz FH in Hannover qualifizieren knapp 150 Unternehmen ihre jungen Talente in dualen Management- und IT-Studiengängen. Die Spanne reicht dabei von börsennotierten Unternehmen wie der Continental AG, der Deutschen Telekom AG und TUI AG bis hin zu KMU und Hidden Champions. Neben den dualen Bachelor runden innovative und jobkompatible Master-Studiengänge unser Profil ab. Unser Anspruch ist, die rund 600 ambitionierten LFH-Studierenden zur nächsten Generation von Fach- und Führungskräften zu entwickeln. In der Lehre legen wir besonderen Wert auf Qualität und Praxisrelevanz, wobei Projekte mit Unternehmen wesentlich sind. Die Ergebnisse unserer Forschung lassen wir in die Lehre und die betriebliche Praxis einfließen.

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Bildung von morgen gestalten – Dozierende gesucht

Wir sind kontinuierlich auf der Suche nach engagierten externen Dozentinnen und Dozenten, die unsere Lehre mit Praxiswissen bereichern. Entdecken Sie unten unsere aktuellen Lehrbedarfe für das akademische Jahr 2026/2027 und darüber hinaus.
Sie haben Interesse oder Fragen? Wenden Sie sich einfach direkt an die genannten Ansprechpersonen in den Klammern.

Masterstudiengang Applied Data Analytics & Digital Management (Prof. Dr. Mark Broere: mark.broere@leibniz-fh.de)

• Risikoanalyse und -steuerung (12 KS, WS 2026/27, Inhalte u.a. Identifikation und Quantifikation, Simulation, Monte-Carlo-Methode, Risikomanagement)
• Applied Risk Analytics (24 KS, WS 2026/27, Inhalte u.a. Kreditrisikomodellierung, Entwicklung und Validierung von Ratingmodellen, Schätzung von Risikoparametern, Modellrisiko, Overfitting und regulatorische Anforderungen)
• Data Science in der Cloud (24 KS, WS 2026/27, Inhalte u.a. Cloud-Lösungen für Data Science, große Datensätze analysieren, basale Umgebungen und eine projektbasierte Arbeit mit öffentlich verfügbaren Datensätzen)
• Data Science und Analytics I (48 KS, WS 2026/27, Inhalte u.a. BI und Analytics, Visualisierung von Daten und Zeitreihen, praktische Anwendung mit Datensatz)

Dual Betriebswirtschaftslehre: Business Administration und Business Economics (Ines Wichmann: studienorganisation@leibniz-fh.de)

• quantitative und analytische Fächer (z. B. Mathematik, Statistik, Operations Research, Ökonometrie)
• wirtschaftsinformatische und datengetriebene Themen (z. B. Business Intelligence, Data Science, Big Data & KI).
• Wirtschaftsinformatik in der betrieblichen Anwendung (20 KS): Inhalte: Grundlagen der Wirtschaftsinformatik & Informationssysteme; betriebliche Anwendungssysteme (ERP, E-Business), IT-Architekturen & Modellierung betrieblicher Anforderungen.
• Business Intelligence (20 KS, WS 2026/27 und SoSe2027): Inhalte: BI-Konzepte & Management-Informationssysteme; Data Warehouse, Big Data & Data Mining (Klassifikation, Assoziation); datenbasierte Entscheidungsunterstützung.
• Datenbankmanagement (20 KS, SoSe2027): Inhalte: Relationale DB-Systeme, Datenmodellierung & Normalisierung (1.–3. NF); SQL-Grundlagen, Aufbau & Funktionsweise von DB-Systemen.
• Empirische Wirtschaftsforschung (20 KS). Inhalte: Kausalanalyse & Modellspezifikation; Instrumentvariablen, DiD & Paneldaten; Methoden der empirischen Evaluation & Anwendungsstudien.
• Operations Research II (20 KS, SoSe2027). Inhalte: Kombinatorische Optimierungsmodelle; Modellierung betrieblicher Entscheidungsprobleme; Implementierung mit Spreadsheet-Solvern.
• Big Data & KI (32 KS, SoSe2027). Inhalte: Data Mining (Klassifikation, Clustering, Assoziation); maschinelles Lernen & neuronale Netze; logisches & probabilistisches Schließen; KI-Anwendungen in Wirtschaft & Forschung.
• Einführung Sozialversicherungsrecht

Wissenschaftlich fundiert, praxisnah gelehrt

Unsere beruflichen Vertiefungen verknüpfen wissenschaftliche Fundierung direkt mit der Wirtschaft. Für innovative Themen (wie Künstliche Intelligenz) sowie unsere Kernbereiche Automotive, Industrie, Finanzdienstleistungen, Handel/Dienstleistungen, Health Management, Logistik und Tourismus suchen wir laufend externe Dozierende. Bringen Sie Ihre Praxiserfahrung ein und bereiten Sie Studierende optimal auf anspruchsvolle Führungsaufgaben vor.

Themenbeispiele:

• Automotive: Innovations-, Prozessmanagement, Mobilitätsanwendungen, Geschäftsmodelle, Ökosysteme
• Industriebetriebslehre: Industrie 4.0, KI-Anwendungen, Business Simulation
• Finanzdienstleistungen: Kapitalmarkttheorie, Bankenregulierung, Risikomanagement
• Handel/Dienstleistungen: Handels-/Dienstleistungsmanagement, Digitalisierung und Innovationen, Konsumentenverhalten
• Health Management: Versorgung, Medizincontrolling, Digital Health
• Künstliche Intelligenz: Applied AI, Limitations, Ethics & Governance, Leadership, Business Models, Process Transformation
• Logistik: Unternehmens-, Transportlogistik, Green Logistics, Digitale- und KI-gestützte Logistik
• Tourismus- und Eventmanagement: Destinationen-, Dienstleistungsmanagement, Nachhaltigkeit, Geschäftsmodelle, Konsumentenverhalten

Dual IT-Security (Prof. Jürgen Schmidt: juergen.schmidt@leibniz-fh.de)

• Responsibility (16 KS, 6. Semester: Definition Verantwortlichkeit, Installation CISO + ISB, Erstellung von Informationssicherheitsrichtlinien)
• Grundlagen IT-Angriffe und deren Abwehr (24 KS, 4. Semester: Sicherheitskonzepte in Betriebsprozesse umsetzen, Softwaretools beurteilen, unterschiedliche Angriffsarten)
• Sichere Software (32 KS, 4. Semester: adaptive Softwaremodule, Sicherheit in Softwareentwicklung, Software development process frameworks)
• IT-Governance and Compliance: (16 KS, 4. Semester: Auslöser + Treiber von IT-Governance, Aufgaben IT-Compliance-Officer)

Dual Wirtschaftsinformatik (Prof. Dr. Heidrun Bethge: bethge@leibniz-fh.de)

• Hausarbeit zur Wirtschaftsinformatik (WS-SoSe, Inhalt: Bewertung einer Hausarbeit, die zwischen dem 1. und 2. Semester in der Praxisphase im Unternehmen im Regelfall über einen Anwendungsfall aus dem Unternehmen geschrieben wird. Im zweiten Semester stellen die Studierenden ihre Hausarbeit mittels eines Vortrags vor.)
• Operations Research (24 KS, WS, Inhalt: Optimierungsverfahren, Modellbildung, spezielle Algorithmen der Optimierung, diskrete und kontinuierliche Modelle zur Beschreibung dynamischer Systeme, Standardprobleme der Kombinatorik
• Einführung in die Programmierung (C#, 36 KS, WS, Inhalte: Elementare Datenobjekte und Datentypen, Kontrollstrukturen, Modularisierung, eigenständige Programme entwickeln und implementieren)
• Grundlagen C# (40 KS, SoSe,. Inhalte: Eigenständige Programme konzipieren und lauffähig realisieren, Benutzerschnittstellen, Behandlung von Ausnahmen, Eventhandling, erweiterte Nutzung von Klassen)
• Anwendungen C# (24 KS, WS, Inhalte: Komplexere Programme konzipieren und lauffähig realisieren, Datenbankanbindung, Vererbung, Polymorphie)

Sprachkurse (Dr. Tabea Brinkmeier: tabea.brinkmeier@leibniz-fh.de)

• Französisch
• weitere Sprachen, z.B. Arabisch, Chinesisch, Portugiesisch

Formale Voraussetzungen für eine Dozententätigkeit
Mindestens Abschluss entsprechend dem akademischen Grad den die Studierenden erwerben sollen. D.h. Dozenten mit Bachelor-Abschluss können die Studierenden im Bachelor-Studiengang unterrichten, aber keine Studierenden eines Master-Studiengangs. Die fachliche Qualifikation, z.B. nachgewiesen durch praktische Tätigkeit, und die damit einhergehende Erfahrung ist uns wichtig.

Organisation der Lehrveranstaltungen

• Unterrichtsstruktur: Der Unterricht findet in Blöcken von jeweils 4 Kontaktstunden (KS) statt. Eine Kontaktstunde entspricht 45 Minuten.
• Vorlesungszeiten:
  Block 1: 09:00 – 12:15 Uhr
  Block 2: 13:00 – 16:15 Uhr
  Block 3: 16:30 – 19:45 Uhr
• Terminplanung: Bitte teilen Sie uns Ihre Verfügbarkeiten mit. Wir teilen Ihre Termine passend über das Semester auf und übernehmen die Slotplanung für Sie.

Initiativbewerbungen
Haben Sie Interesse an einer Dozententätigkeit an der Leibniz-Fachhochschule, aber Ihr Fachgebiet ist aktuell nicht ausgeschrieben?
Aufgrund unserer kontinuierlich wachsenden Studierendenzahlen benötigen wir regelmäßig Verstärkung in verschiedenen Bereichen. Wenden Sie sich bei Interesse oder Fragen gern jederzeit direkt an unsere Vizepräsidentin für Studium und Lehre, Prof. Dr. Kristin Butzer-Strothmann.

Aktuell sind keine Stellen zu vergeben.