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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich KI-gestützte Qualitätssicherung in der Pharmaindustrie.
- Arbeitgeber: Hochschule Albstadt-Sigmaringen mit innovativem Lehransatz.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, Forschungsressourcen und interdisziplinäre Zusammenarbeit.
- Andere Informationen: Möglichkeiten zur hybriden Lehre und exzellente Vernetzung in der Branche.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Pharmaqualität mit modernster Technologie und Forschung.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Hochschulstudium im MINT-Bereich und praktische Erfahrung in KI-Anwendungen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Hochschule Albstadt‑Sigmaringen, Sigmaringen
Aufgabe:
- Durchführung von englischsprachigen und deutschsprachigen Lehrveranstaltungen insbesondere in den Fachgebieten Arzneimittelrecht, Qualitätsmanagement, Qualifizierung und Validierung, Regulatory Affairs sowie innovativer Ausbau des Lehrangebotes.
- Stärkung der Forschungs- und Transferaktivitäten der Hochschule.
- Ausbau eines Forschungsprofils sowie Zusammenarbeit mit hochschulinternen und externen Forschungspartnern.
- Vertretung der Professur in Lehre, Forschung und Transfer.
- Mitarbeit in der akademischen Selbstverwaltung.
Qualifikation:
- Erfüllung der allgemeinen dienstrechtlichen Voraussetzungen gemäß 47 Abs. 1 Landeshochschulgesetz Baden-Württemberg.
- Abgeschlossenes Hochschulstudium im MINT-Bereich oder anderen affinen Fachrichtungen.
- Erfahrungen im Bereich Herstellung (GMP) sowie GCP und/oder GDP sind vorteilhaft.
- Lehrrepertoire mit Bereitschaft zur Durchführung hybrider Lehrveranstaltungen.
- Fähigkeit zum interdisziplinären Arbeiten.
- Hervorragende Vernetzung in den Fachgebieten.
- Freude an und Erfahrung in angewandter Forschung im Bereich der obigen Fachgebiete.
- Motivation zu angewandter und interdisziplinärer Forschung im Bereich KI-gestützte Qualitätssicherung.
- Idealerweise Erfahrung in der Akquise und Durchführung von Drittmittelprojekten im Bereich Qualitätssicherung unter Einbezug von KI-Anwendungen.
- Einstellungsvoraussetzungen nach 47 Landeshochschulgesetz (LHG BW) für Professor:innen u.a.: Abgeschlossenes Hochschulstudium, besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit (i.d.R. Promotion), pädagogische Eignung sowie mindestens fünfjährige berufliche Praxis, davon mindestens drei Jahre außerhalb des Hochschulbereichs.
W2-Professur (m/w/d) Qualitätssicherung KI-gestützt (Schwerpunkt: Pharma) Arbeitgeber: Albstadt-Sigmaringen University
Kontaktperson:
Albstadt-Sigmaringen University HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: W2-Professur (m/w/d) Qualitätssicherung KI-gestützt (Schwerpunkt: Pharma)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu knüpfen und dich mit Fachleuten aus der Branche zu verbinden. Lass uns gemeinsam herausfinden, wer dir bei deiner Jobsuche helfen kann!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar und prägnant formulierst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu finden, die deine Erfahrungen im Bereich Qualitätssicherung und KI hervorheben.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Kontaktiere potenzielle Arbeitgeber direkt und frage nach offenen Stellen oder Praktikumsmöglichkeiten. Wir unterstützen dich dabei, die richtigen Ansprechpartner zu finden.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website, um dich auf Stellen zu bewerben! Wir haben viele spannende Angebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: W2-Professur (m/w/d) Qualitätssicherung KI-gestützt (Schwerpunkt: Pharma)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die W2-Professur interessierst. Lass deine Leidenschaft für das Thema Qualitätssicherung und KI durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen: Wir wollen wissen, was du drauf hast! Hebe deine beruflichen Erfahrungen im MINT-Bereich und deine Kenntnisse in den relevanten Fachgebieten hervor. Zeige uns, wie du Machine Learning oder Big Data in der Praxis angewendet hast.
Sei strukturiert: Eine klare Struktur macht es uns leichter, deine Bewerbung zu lesen. Gliedere dein Anschreiben und deinen Lebenslauf übersichtlich und achte darauf, dass alle wichtigen Informationen schnell erkennbar sind. Das zeigt uns auch deine organisatorischen Fähigkeiten!
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen! So stellst du sicher, dass wir alles richtig erhalten und du keine wichtigen Schritte verpasst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Albstadt-Sigmaringen University vorbereitest
✨Bereite dich auf Fachfragen vor
Stelle sicher, dass du die neuesten Entwicklungen im Bereich KI-gestützte Qualitätssicherung und Pharma kennst. Recherchiere aktuelle Trends und Technologien, die in der Branche verwendet werden, um während des Interviews kompetent und informiert zu wirken.
✨Präsentiere deine Lehrmethoden
Da die Position auch Lehrveranstaltungen umfasst, sei bereit, deine Ansätze zur Durchführung hybrider Lehrformate zu erläutern. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die zeigen, wie du interaktive und ansprechende Lernumgebungen schaffst.
✨Netzwerke aktiv nutzen
Zeige, dass du gut vernetzt bist und bereits Kontakte zu relevanten Forschungspartnern hast. Bereite einige Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen Institutionen oder Unternehmen zusammengearbeitet hast, um deine Forschungsaktivitäten zu stärken.
✨Sei bereit für Fragen zur Drittmittelakquise
Da Erfahrung in der Akquise von Drittmitteln wichtig ist, solltest du konkrete Beispiele für Projekte oder Initiativen parat haben, bei denen du erfolgreich Mittel eingeworben hast. Erkläre, wie du dabei vorgegangen bist und welche Ergebnisse erzielt wurden.