Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Methoden für maschinelles Lernen in der Datenassimilation.
- Unternehmen: Forschungsinstitut an der KU Eichstätt-Ingolstadt mit internationalem Team.
- Vorteile: E13 TV-L Gehalt, flexible Arbeitszeiten und spannende Forschungsprojekte.
- Weitere Informationen: Drei Jahre Vertragslaufzeit mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und arbeite an cutting-edge Themen.
- Qualifikationen: MSc in Mathematik, Meteorologie oder Physik; Teamfähigkeit und Flexibilität.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45900 - 56100 € pro Jahr.
Ph D position – Latent score-based particle filtering in high dimensions
Prof.
Tijana Janjic, Heisenberg professor for data assimilationwithin the Mathematical Institute for Machine Learning and Data Science (https://www. ku. de/mids ) at KU Eichstätt-Ingolstadtinvitesapplications for a Ph D student (m/f/d)position at the next possible starting date.
Thecontract duration will be 3 years.
The place of work shall be Ingolstadt, Germany.
Renumeration will be according to appropriate E13 TV-Lpay grade.
The successful candidate willwork on the project entitled “ Latent score-based particle filtering in high dimensions ”funded by German Science Foundation (DFG) within “Intelligent Numerical Mathematics” initiative of NSFC and DFG.
This is a project jointly with group of Prof.
Zeng, Nanjing University of Technology, Nanjing, China.
The main goal of the project is to develop machine learning methodology for data assimilation.
Your profile
- MSc in mathematics, meteorology or physics
- Ability to work in a team
- Ability to structure and pursue a successful research agenda on cutting edge topics
- Flexibility and willingness to travel
- Knowledge/experience with data assimilation or machine learning is beneficial but not required
- German language skills are not required
- Your application
Please send your application with the usual supporting documents by e‑mail to Prof. Dr. Tijana Janjic (tijana. janjic@ku. de ) by 5
September 2026 (please combine all documents in one PDF file).
Your documents should include cover letter, curriculum vitae and copies of transcripts and degree certificates.
Applicants’ documents will be deleted after completion of the recruitment process in compliance with data protection regulations.
#J-18808-Ljbffr
PhD position – Latent score-based particle filtering in high dimensions Arbeitgeber: Emetsoc
Heidelberg University bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für technische Koordinatoren im Bereich der atmosphärischen Messinstrumente. Mit einem dynamischen und internationalen Forschungsteam, modernster Infrastruktur und vielfältigen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die Universität nicht nur die berufliche Entwicklung, sondern auch die persönliche Entfaltung in einer historischen Stadt mit einem lebendigen Freizeitangebot. Hier haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Forschungsprojekten teilzunehmen und Ihre technischen Fähigkeiten in einem unterstützenden Umfeld weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so PhD position – Latent score-based particle filtering in high dimensions 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 Emetsoc 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 PhD position – Latent score-based particle filtering in high dimensions 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 PhD position – Latent score-based particle filtering in high dimensions bei Emetsoc gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Emetsoc 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 Emetsoc entscheidend sein!
