Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und wende moderne Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Methoden auf tragbare Gesundheitsdaten an.
- Unternehmen: Komplexitätswissenschaftliches Zentrum in Wien mit innovativem Forschungsansatz.
- Vorteile: Vollständig finanzierte Position, Zugang zu modernster Technologie und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Arbeite an bedeutenden Gesundheitsfragen und beeinflusse die Forschung zu ME/CFS und post-COVID.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, Machine Learning und interdisziplinärer Zusammenarbeit erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
Das Complexity Science Hub in Wien lädt zur Bewerbung für eine zweijährige, vollständig finanzierte Postdoc-Position im Rahmen des TRACK-PEM-Projekts ein. Sie werden moderne Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Methoden auf großangelegte tragbare Gesundheitsdaten anwenden und entwickeln, um PEM bei ME/CFS und der post-COVID-Bedingung zu untersuchen. Die Rolle betont die Analyse von Zeitreihen, die methodische Entwicklung und die Zusammenarbeit in den Bereichen computergestützte Gesundheit, Epidemiologie und klinische Forschung, mit Möglichkeiten zur Übernahme von Führungsverantwortung.
Postdoc: Wearable Health Data & PEM Analytics Arbeitgeber: Complexity Science Hub
Das Complexity Science Hub in Wien ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung für Postdoktoranden im Bereich Gesundheitsdatenwissenschaft bietet. Mit einem Fokus auf individuelle Förderung und professioneller Entwicklung durch Workshops und praktische Erfahrungen, unterstützt das Unternehmen seine Mitarbeiter dabei, bedeutende Beiträge zur Forschung zu leisten und sich auf zukünftige akademische oder industrielle Karrieren vorzubereiten. Die Lage in Wien, einer Stadt mit reicher Kultur und innovativem Umfeld, macht diese Position besonders attraktiv.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Postdoc: Wearable Health Data & PEM Analytics erhalten könntest
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Complexity Science Hub zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Postdoc: Wearable Health Data & PEM Analytics mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Complexity Science Hub interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Complexity Science Hub, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Complexity Science Hub vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
