Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Methoden des maschinellen Lernens und leite innovative Forschungsprojekte.
- Unternehmen: Brandenburgische Technische Universität Cottbus – ein Zentrum für Wissenschaft und Technologie.
- Vorteile: Attraktive Arbeitsbedingungen, Unterstützung bei Umzug und ein verhandelbares Gehalt.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten und ein inspirierendes Lernumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite in einem dynamischen Forschungsteam.
- Qualifikationen: Doktortitel, Lehrbefähigung und Erfahrung in Drittmittelprojekten sind erwünscht.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.
Die Brandenburgische Technische Universität Cottbus–Senftenberg (BTU) vereint Spitzenforschung und Wissenstransfer auf internationalem Niveau und schafft ein interdisziplinäres Innovationsnetzwerk sowie einen herausragenden Standort für Wissenschaft und Technologie. Gemeinsam mit ihren renommierten Partnern bildet die BTU das Lausitz Wissenschaftsnetzwerk – ein Bündnis von Forschungseinrichtungen, das gemeinsam daran arbeitet, die Stärken des Wissenschaftsstandorts Cottbus–Senftenberg weiterzuentwickeln und dessen Sichtbarkeit zu erhöhen.
Die Fakultät für Mathematik, Informatik, Physik, Elektrotechnik und Informationstechnik lädt zur Bewerbung um eine Juniorprofessur (W1, mit Tenure-Track-Option auf W3) für probabilistische Methoden im maschinellen Lernen ein, die am 1. April 2027 beginnt.
Die Juniorprofessur in "Probabilistischen Methoden im maschinellen Lernen" befindet sich an der Schnittstelle von angewandter Mathematik, Statistik und Informatik. Sie widmet sich der Entwicklung und Analyse moderner Methoden des maschinellen Lernens, mit einem Fokus auf probabilistisches Modellieren, das es ermöglicht, Unsicherheiten beim Training von neuronalen Netzen zu berücksichtigen, komplexe und hochdimensionale Modelle und Daten zu erfassen und robuste sowie interpretierbare Vorhersagen abzuleiten.
Wir suchen:
- Ein starken Forscher mit einem zukunftsorientierten, international wettbewerbsfähigen Profil im Bereich der probabilistischen Methoden im maschinellen Lernen.
- Mögliche Forschungsschwerpunkte sind stochastische Simulation und Approximationsmethoden oder stochastische Optimierung.
- Erfahrung in der Sicherung von Drittmitteln und der Durchführung extern geförderter Projekte ist wünschenswert.
In der Lehre deckt die Juniorprofessur grundlegende und fortgeschrittene Themen in KI und Datenwissenschaft innerhalb der MSc-Programme in Mathematischer Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz ab und trägt auch zu den Bachelorprogrammen in Mathematik und Informatik bei.
Die zukünftige Juniorprofessorin oder der zukünftige Juniorprofessor kann folgende Qualifikationen gemäß § 47 (1) des Brandenburgischen Hochschulgesetzes (BbgHG) nachweisen:
- ein abgeschlossenes Hochschulstudium,
- Lehrbefähigung,
- eine besondere Eignung für wissenschaftliches Arbeiten, die in der Regel durch eine herausragende Promotion nachgewiesen wird.
Wir bieten:
- faire und transparente Berufungsverhandlungen,
- attraktive Arbeitsbedingungen in einer Stadt mit hoher Lebensqualität,
- Unterstützung bei der Umsiedlung in die Nähe Ihres Arbeitsplatzes,
- ein attraktives Gehalt mit verhandelbarem Berufungsvorteil.
Die BTU setzt sich für Chancengleichheit und Vielfalt ein und strebt ein ausgewogenes Geschlechterverhältnis in allen Beschäftigungsgruppen an.
Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Carsten Hartmann, Tel. +49 (0)355 / 69 4150, E-Mail: carsten.hartmann@b-tu.de.
JUNIOR PROFESSORSHIP (W1, with tenure-track option to W3) Probabilistic Methods in Machine Learning Arbeitgeber: Brandenburgische Technische Universität Cottbus
Die Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (BTU) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung in einer dynamisch wachsenden Forschungslandschaft bietet. Mit einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit und individueller Unterstützung fördert die BTU nicht nur die persönliche und berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeiter, sondern bietet auch attraktive Arbeitsbedingungen in einer Stadt mit hoher Lebensqualität, nahe Berlin, Dresden und Leipzig. Die Möglichkeit zur Tenure-Track-Option und umfassende Unterstützung durch den Dual Career Service machen die BTU zu einem idealen Ort für engagierte Wissenschaftler.
Kontaktdaten:
Brandenburgische Technische Universität Cottbus Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so JUNIOR PROFESSORSHIP (W1, with tenure-track option to W3) Probabilistic Methods in Machine Learning erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Brandenburgische Technische Universität Cottbus zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um JUNIOR PROFESSORSHIP (W1, with tenure-track option to W3) Probabilistic Methods in Machine Learning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als JUNIOR PROFESSORSHIP (W1, with tenure-track option to W3) Probabilistic Methods in Machine Learning bei Brandenburgische Technische Universität Cottbus gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Brandenburgische Technische Universität Cottbus vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Brandenburgische Technische Universität Cottbus entscheidend sein!
