Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe Forschung im Bereich angewandte Mathematik und Informatik durch.
- Arbeitgeber: Die Universität Basel ist ein führendes Forschungszentrum in der Schweiz.
- Mitarbeitervorteile: Exzellentes Gehalt, internationale Konferenzen und enge Betreuung deiner Forschung.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Herausforderungen in einem dynamischen Umfeld mit internationalem Austausch.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Mathematik, theoretischer Physik oder Informatik erforderlich.
- Andere Informationen: Wir ermutigen unterrepräsentierte Gruppen zur Bewerbung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Die Optimierung von Machine Learning Systems Group (Prof. A. Lucchi) am Departement für Mathematik und Informatik der Universität Basel lädt Bewerbungen für eine PhD-Position ein, die sich auf die Grundlagen und Anwendungen des Denkens im maschinellen Lernen konzentriert. Der erfolgreiche Kandidat wird sowohl theoretische Aspekte untersuchen - wie das Verständnis der Mechanismen und Einschränkungen des Denkens in modernen Lernsystemen - als auch praktische Anwendungen, einschließlich der Lösung mathematischer Denkprobleme und der Bewältigung der Abstraktions- und Denk-Korpus (ARC) Herausforderung.
Die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat hat einen starken Hintergrund im maschinellen Lernen und ein Interesse daran, rigorose theoretische Erkenntnisse mit herausfordernden realen Aufgaben zu verbinden. Die Position ist ab November 2025 verfügbar (der Beginn kann auch später sein). Die Dauer eines PhD in der Schweiz beträgt 4 Jahre.
Ihre Position
- Forschung im Bereich angewandte Mathematik und Informatik durchführen
- Forschungsarbeiten, Artikel schreiben und Ergebnisse auf führenden internationalen Konferenzen präsentieren. Wir veröffentlichen in Foren wie ICML, NeurIPS, ICLR, JMLR, AISTATS und mehr
- Interaktion mit nationalen und internationalen Teams von Mathematikern und Informatikern
Ihr Profil
- PhD-Bewerber müssen einen Master-Abschluss in Mathematik, theoretischer Physik oder Informatik besitzen.
- Kandidaten sollten über einen außergewöhnlichen akademischen Werdegang und eine robuste mathematische Grundlage verfügen.
- Obwohl Forschungserfahrung für PhD-Bewerber von Vorteil ist, ist sie nicht zwingend erforderlich.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und fließende Englischkenntnisse (in Wort und Schrift) sind erforderlich.
- Wir streben auch an, die Anzahl von Frauen und anderen Gruppen in Bereichen zu erhöhen, in denen sie unterrepräsentiert sind, und ermutigen daher ausdrücklich solche Gruppen zur Bewerbung.
Wir bieten Ihnen
- Die Position wird in Basel, Schweiz, angesiedelt sein.
- Darüber hinaus bieten wir Folgendes an:
- Enge Betreuung Ihrer Forschung, Zusammenarbeit mit und Zugang zu internationalen Partnern
- Ein vielfältiges Aufgabenspektrum in einem dynamischen Umfeld
- Die Möglichkeit, zu internationalen Konferenzen zu reisen, um sich mit angesehenen Wissenschaftlern zu treffen
- Exzellentes Gehalt, Sozialleistungen und Arbeitsbedingungen
Bewerbung / Kontakt
Wenn Sie interessiert sind, senden Sie bitte eine Bewerbung mit den folgenden Unterlagen:
- Kurze Motivationsschreiben (maximal 150 Wörter), in dem Sie Ihr Interesse an der Position erläutern und begründen, warum Ihr Hintergrund gut zur Position passt
- Lebenslauf (einschließlich einer Liste von Veröffentlichungen, falls zutreffend)
- Scans der Zeugnisse des Bachelor- und Masterabschlusses (sofern bereits verfügbar)
- Kontaktinformationen (keine direkten Empfehlungsschreiben) von Kollegen, die Sie empfehlen können
- Ihre letzte Dissertation (und/oder eine Ihrer Veröffentlichungen, falls zutreffend)
Sie werden ermutigt, Ihre Bewerbung vor dem 15. Mai 2025 einzureichen. Es gibt jedoch keine Frist für die Bewerbung, und die Position bleibt offen, bis ein geeigneter Kandidat gefunden ist. Wenn Ihre Bewerbung in die engere Auswahl kommt, werden wir Sie innerhalb von 4-5 Wochen kontaktieren.
Universität Basel
4000 Basel
PhD position in the field of Reasoning in Machine Learning (100%) Arbeitgeber: Whatjobs

Kontaktperson:
Whatjobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: PhD position in the field of Reasoning in Machine Learning (100%)
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Möglichkeiten, um Kontakte zu Professoren und Forschern im Bereich Machine Learning zu knüpfen. Besuche Konferenzen oder Workshops, die sich mit maschinellem Lernen und angewandter Mathematik beschäftigen, um dein Interesse und deine Kenntnisse zu zeigen.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit maschinellem Lernen befassen. Teile deine Gedanken zu aktuellen Forschungsthemen und stelle Fragen, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen und potenzielle Mentoren oder Kollegen zu finden.
✨Tip Nummer 3
Veröffentliche deine eigenen Forschungsarbeiten oder Artikel in relevanten Fachzeitschriften oder auf Plattformen wie arXiv. Dies zeigt nicht nur dein Engagement für das Fachgebiet, sondern hilft dir auch, dich als Experten zu positionieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich gut auf mögliche Interviews vor, indem du dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens vertraut machst. Sei bereit, über deine bisherigen Erfahrungen und Projekte zu sprechen, die deine Eignung für die Position unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD position in the field of Reasoning in Machine Learning (100%)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Motivationsschreiben: Verfasse ein kurzes Motivationsschreiben (maximal 150 Wörter), in dem du dein Interesse an der Position darlegst und erklärst, warum dein Hintergrund gut zu den Anforderungen passt. Achte darauf, spezifische Aspekte der Stelle und deine Qualifikationen hervorzuheben.
Lebenslauf: Erstelle einen aktuellen Lebenslauf, der deine akademischen Leistungen, relevante Erfahrungen und gegebenenfalls eine Liste von Veröffentlichungen enthält. Achte darauf, dass der Lebenslauf klar strukturiert und übersichtlich ist.
Transkripte: Füge gescannte Transkripte deines Bachelor- und Masterabschlusses bei, sofern diese bereits verfügbar sind. Diese Dokumente sollten deine akademischen Leistungen belegen und gut lesbar sein.
Kontaktinformationen: Gib die Kontaktdaten von Personen an, die dich empfehlen können, jedoch keine direkten Empfehlungsschreiben beilegen. Stelle sicher, dass diese Personen über deine Qualifikationen und Erfahrungen informiert sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Whatjobs vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen des maschinellen Lernens
Stelle sicher, dass du ein tiefes Verständnis der grundlegenden Konzepte und Techniken im Bereich des maschinellen Lernens hast. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die dein Wissen über verschiedene Algorithmen und deren Anwendungen testen.
✨Bereite deine Forschungsinteressen vor
Überlege dir im Voraus, welche spezifischen Aspekte des maschinellen Lernens dich am meisten interessieren und wie diese mit der ausgeschriebenen Position in Verbindung stehen. Sei bereit, deine Ideen und Ansätze zur Lösung von Problemen zu diskutieren.
✨Präsentiere deine Kommunikationsfähigkeiten
Da exzellente Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, übe, komplexe Konzepte klar und verständlich zu erklären. Dies wird dir helfen, während des Interviews einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
✨Zeige Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit
Die Position erfordert Interaktion mit internationalen Teams. Betone deine Bereitschaft und Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftlern und deine Erfahrungen in interdisziplinären Projekten.