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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze bei spannenden Forschungsprojekten in Signalverarbeitung und maschinellem Lernen.
- Arbeitgeber: Werde Teil der Universität Paderborn, einer innovativen Institution in Elektrotechnik und Informatik.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, mobile Arbeit und zahlreiche Gesundheitsangebote.
- Warum dieser Job: Erlebe eine dynamische Forschungsumgebung mit echten biomedizinischen Anwendungen und internationalem Austausch.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Elektrotechnik oder verwandten Fächern sowie Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen erforderlich.
- Andere Informationen: Bewerbungen von Frauen und Menschen mit Behinderungen sind ausdrücklich erwünscht.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 42000 - 60000 € pro Jahr.
In der Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik ist im Institut für Elektrotechnik – Fachgebiet Signal und Systemtheorie – zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (w/m/d) (Entgeltgruppe 13 TV-L) im Umfang von 100 % der regelmäßigen Arbeitszeit zu besetzen. Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines Promotionsverfahrens dient. Die Stelle ist befristet für die Dauer des Promotionsverfahrens, abhängig von der bisher erreichten Qualifizierung, jedoch für einen Zeitraum von i. d. R. 3 Jahren, zu besetzen. Eine Verlängerung zum Abschluss der Promotion ist innerhalb der Befristungsgrenzen des WissZeitVG ggf. möglich. Aufgabenbereich: Lehrverpflichtung im Umfang von i. d. R. 4 SWS Mitarbeit an Spitzenforschung in den Bereichen statistische Signalverarbeitung, maschinelles Lernen und Data Science, insbesondere mit biomedizinischen Anwendungen Aktive Beteiligung an unseren laufenden Forschungsprojekten Unterstützung der Lehrtätigkeiten, insbesondere in den Bereichen Signalverarbeitung und Stochastik Aktuelle Projekte umfassen die Entwicklung multimodaler Algorithmen für die Biomedizin und die Vorhersage von epileptischen Anfällen mittels Wearables in Zusammenarbeit mit führenden Instituten in Deutschland und international. Weitere Informationen finden Sie unter: http://sst.upb.de/research. Einstellungsvoraussetzungen: Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Elektrotechnik, Computer Engineering oder einem eng verwandten Fachgebiet (z. B. Informatik, Mathematik, Statistik) von einer anerkannten Hochschule mit sehr guten Studienleistungen Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit TensorFlow oder ähnlichen Frameworks für maschinelles Lernen sind von Vorteil Nachgewiesene Fähigkeit zu kreativem und analytischem Denken sowie Freude an der Lösung anspruchsvoller Probleme Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse, insbesondere zur Mitarbeit in der Lehre, sind erforderlich Wir bieten Ihnen: Flexible Arbeitszeitgestaltung sowie die individuelle Möglichkeit zur mobilen Arbeit Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten Attraktive Nebenleistungen wie Kinderbetreuungsmöglichkeiten und Sportangebote Möglichkeit zur internen und externen Fort- und Weiterbildung Zusätzliche Leistungen nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L) wie Jahressonderzahlung und vermögenswirksame Leistungen sowie die Zusatzversorgung der VBL Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden gem. Landesgleichstellungsgesetz NRW (LGG) bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich. Ebenso ist die Bewerbung geeigneter Schwerbehinderter und Gleichgestellter im Sinne des Sozialgesetzbuches Neuntes Buch (SGB IX) erwünscht. Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (einschließlich eines Anschreibens, Ihres Lebenslaufs, Zeugnissen, Leistungsübersichten) werden unter Angabe der Kennziffer 7009 bis zum 17.08.2025 erbeten an Prof. Peter Schreier: jobs@sst.uni-paderborn.de. Informationen zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten finden Sie unter: www.uni-paderborn.de/zv/personaldatenschutz. Prof. Dr. Peter Schreier Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik Universität Paderborn Warburger Str. 100 33098 PaderbornElektrotechnik, Elektronik Informationstechnik (IT) Informatik Mathematik Mathematik Wissenschaftlicher Mitarbeiter, wissenschaftliche Mitarbeiterin Lehre & Forschung, Wissenschaft Universität Teilzeit Vollzeit
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (w/m/d) - Fachgebiet Signal und Systemtheorie Arbeitgeber: Universität Paderborn
Kontaktperson:
Universität Paderborn HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (w/m/d) - Fachgebiet Signal und Systemtheorie
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Professoren oder Kommilitonen, die bereits in der Signal- und Systemtheorie tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in relevanten Projekten oder Forschungsgruppen während deines Studiums. Dies zeigt nicht nur dein Interesse, sondern gibt dir auch praktische Erfahrungen, die in einem Vorstellungsgespräch von Vorteil sein können.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf maschinelles Lernen und statistische Signalverarbeitung beziehen. Zeige, dass du die Konzepte verstehst und bereit bist, sie in der Praxis anzuwenden.
✨Tipp Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte im Fachgebiet und bringe eigene Ideen oder Fragen mit in das Gespräch. Das zeigt dein Engagement und deine Begeisterung für die Forschung.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (w/m/d) - Fachgebiet Signal und Systemtheorie
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung betreiben: Informiere dich gründlich über das Institut für Elektrotechnik und das Fachgebiet Signal und Systemtheorie. Besuche die Webseite, um mehr über aktuelle Forschungsprojekte und die Schwerpunkte der Lehrtätigkeiten zu erfahren.
Anschreiben verfassen: Verfasse ein individuelles Anschreiben, in dem du deine Motivation für die Stelle darlegst. Betone deine relevanten Erfahrungen in der statistischen Signalverarbeitung, im maschinellen Lernen und deine Kenntnisse in Python sowie TensorFlow.
Lebenslauf aktualisieren: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf alle relevanten Informationen enthält, einschließlich deiner akademischen Abschlüsse, Praktika und besonderen Fähigkeiten. Hebe deine sehr guten Studienleistungen und deine Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch hervor.
Unterlagen zusammenstellen: Bereite alle erforderlichen Unterlagen vor, einschließlich deines Anschreibens, Lebenslaufs, Zeugnissen und Leistungsübersichten. Achte darauf, dass alles vollständig und gut strukturiert ist, bevor du deine Bewerbung einreichst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Paderborn vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Stelle im Bereich Signal- und Systemtheorie angesiedelt ist, solltest du dich auf technische Fragen zu statistischer Signalverarbeitung, maschinellem Lernen und Data Science vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die deine Kenntnisse in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Zeige deine Lehrfähigkeiten
Da eine Lehrverpflichtung Teil der Position ist, solltest du bereit sein, über deine Erfahrungen in der Lehre zu sprechen. Bereite ein kurzes Beispiel vor, wie du komplexe Themen verständlich vermitteln kannst, und zeige deine Begeisterung für das Unterrichten.
✨Hebe deine Programmierkenntnisse hervor
Kenntnisse in Python und Erfahrung mit TensorFlow sind von Vorteil. Sei bereit, konkrete Projekte oder Aufgaben zu besprechen, bei denen du diese Technologien eingesetzt hast. Zeige, wie du kreative Lösungen für Probleme gefunden hast.
✨Bereite Fragen an den Interviewer vor
Zeige dein Interesse an der Forschung und den Projekten des Instituts, indem du gezielte Fragen stellst. Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte und überlege, wie du dich aktiv einbringen könntest. Das zeigt, dass du dich mit der Institution auseinandergesetzt hast.
