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Curriculum vitae Prof. Dr. Bernhardt Seeger

  • Ausbildung

    1986 Diplom in Mathematik (Nebenfach Informatik), Fachbereich Mathematik,
    Julius-Maximilians-Universität Würzburg
    1989 Dr. Ing., Fachbereich Informatik, Universität Bremen
    1994 Habilitation in Informatik, Fachbereich Mathematik und Informatik, Ludwig-Maximilians-Universität München
  • Laufbahn

    1980- 1991 PostDoc an der University of Waterloo (Ontario)
    1991 – 1995 Wissenschaftlicher Assistent (C1) am Fachbereich Mathematik und Informatik, Ludwig-Maximilians-Universität München
    1995 – 2000 Professor für Datenbanksysteme an der Philipps-Universität Marburg (C3)
    2000 – heute Professor für Datenbanksysteme an der Philipps-Universität Marburg (C4)
  • Aufgaben an der Universität

    2018 – heute Dekan des Fachbereichs Mathematik und Informatik
    2018 – heute Mitglied des Promotionszentrums für Ingenieurwissenschaften am
    Forschungscampus Mittelhessen und Mitglied des Promotionsausschusses
    2012 – 2015 Studiendekan am Fachbereich Mathematik und Informatik
  • Gewählte Ämter

    2017 – heute Mitglied des Editorial Boards der Zeitschrift ACM Transaction on Database Systems
  • Preise, Auszeichnungen und eingeworbenen Drittmittel

    2012 Best Paper Award ACM BigSpatial
    2017 2017
    Drittmittel (seit 2012)
    2012-2015 BMBF (IKT 2020) ACCEPT: Anomaliemanagement in Computersystemen durch Complex Event Processing Technologie
    2013 – 2016 BMBF (SPACES) An Integrative Decision Support System for Sustainable Rangeland Management in Southern African Savannas
    2013 – 2021 DFG (LIS) Deutsche Vereinigung zur Kuration biologischer Daten (GFBio)
    2017 – 2021 DFG (SPP 2037) Hochperformante Ereignisverarbeitung auf moderner Hardware: zwischen niedriger Latenz und hohem Durchsatz
    2017 – 2019 Loewe, IPDU – Intelligente Produktionssteuerung im digitalisierten
    Unternehmen
    2019 – 2023 Loewe, MOSLA – MOSLA – Molekulare Speicher zur Langzeit-Archivierung
    2019 – 2023 Loewe, Natur 4.0 – Flächendeckendes Naturschutzmonitoring durch vernetzte
    Sensorik und integrative Datenanalyse

Kooperationspartner