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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Maschinelles Lernen an einer renommierten Universität.
- Arbeitgeber: Eine führende Bildungseinrichtung, die Innovation und Forschung fördert.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Zugang zu modernster Technologie und Unterstützung für Forschungsprojekte.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite in einem dynamischen, kreativen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Doktortitel in Informatik oder verwandten Bereichen sowie Erfahrung in Maschinellem Lernen.
- Andere Informationen: Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit internationalen Forschungsteams.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Wir suchen eine engagierte Person für die W2-Professur im Bereich Maschinelles Lernen. Die Aufgaben umfassen:
- Forschung im Bereich Maschinelles Lernen und verwandten Disziplinen
- Lehre in Bachelor- und Masterstudiengängen
- Einwerbung von Drittmitteln
- Zusammenarbeit mit der Industrie und anderen Forschungseinrichtungen
Voraussetzungen sind ein abgeschlossenes Hochschulstudium, eine Promotion sowie einschlägige Forschungserfahrung.
W2-Professur Maschinelles Lernen Arbeitgeber: Universität zu Köln
Kontaktperson:
Universität zu Köln HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: W2-Professur Maschinelles Lernen
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Konferenzen im Bereich Maschinelles Lernen, um Kontakte zu knüpfen. Oftmals können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Forschung! Verfolge aktuelle Publikationen und Trends im Bereich Maschinelles Lernen. Dies zeigt dein Engagement und deine Expertise während des Vorstellungsgesprächs.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor! Erstelle eine Liste von häufigen Fragen zu Algorithmen und Modellen im Maschinellen Lernen und übe deine Antworten. So kannst du im Gespräch selbstbewusst auftreten.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Projekte! Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, sei es in der Forschung oder in der Industrie, präsentiere diese. Praktische Erfahrungen sind oft genauso wichtig wie akademische Qualifikationen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: W2-Professur Maschinelles Lernen
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung: Beginne mit der Recherche über die Institution, die die W2-Professur für Maschinelles Lernen anbietet. Informiere dich über deren Forschungsbereiche, aktuelle Projekte und die spezifischen Anforderungen an die Bewerber.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle relevanten Dokumente bereit hast, einschließlich deines Lebenslaufs, Publikationslisten, Nachweisen über Lehrtätigkeiten und einem überzeugenden Motivationsschreiben. Achte darauf, dass deine Unterlagen aktuell und vollständig sind.
Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein individuelles Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Maschinelles Lernen und deine bisherigen Erfahrungen in diesem Bereich hervorhebt. Gehe darauf ein, wie du zur Forschung und Lehre an der Institution beitragen kannst.
Bewerbung einreichen: Reiche deine Bewerbung über die offizielle Website der Institution ein. Überprüfe vor dem Absenden, ob alle Informationen korrekt und vollständig sind, um einen professionellen Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität zu Köln vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen des maschinellen Lernens
Stelle sicher, dass du die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens gut verstehst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Algorithmen, Modellen und deren Anwendungen zu beantworten.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Projekte oder Erfahrungen zu teilen, die du im Bereich des maschinellen Lernens gesammelt hast. Dies zeigt deine praktische Anwendung des Wissens und deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand der Forschung
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens. Zeige dein Interesse an neuen Technologien und Methoden, um zu zeigen, dass du in diesem dynamischen Feld engagiert bist.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen für das Interview vor. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Erwartungen und die Unternehmenskultur zu erfahren.
