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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Prototypen und Lösungen im Bereich Machine Learning.
- Arbeitgeber: Hochschule für Wirtschaft FHNW – eine dynamische Institution, die Lehre und Forschung verbindet.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Option und ein breites Hochschulsportangebot warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte spannende Projekte mit Industriepartnern und trage zur angewandten Forschung bei.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Bachelor in Informatik oder verwandten Bereichen, starke Programmierkenntnisse in Python erforderlich.
- Andere Informationen: Die Stelle ist zunächst auf 1–3 Jahre befristet, mit Möglichkeiten zur Promotion.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Hochschule für Wirtschaft FHNW, Ausbildung Ob Generalist*in, Forscher*in oder Fachexpert*in – entwickeln Sie sich mit uns.
Ihre Aufgaben:
- Als wissenschaftliche*r Assistent*in im Forschungsschwerpunkt Cybernetic Learning Systems am Masterstudiengang Business Information Systems arbeiten Sie an der Schnittstelle zwischen Forschung und Praxis.
- Sie entwickeln innovative Prototypen und Lösungen, gestalten spannende Projekte mit Industriepartnern und treiben Forschungsinitiativen voran.
- Innovative Ideen und Modelle zur Lösung komplexer Problemstellungen entwickeln.
- Neuste Technologien im Bereich ML und angewandte AI einsetzen.
- Neue Ideen, gestĂĽtzt auf bestehende wissenschaftliche Publikationen, einbringen.
- Möglichkeit, an wissenschaftlichen Publikationen mitzuwirken.
- Mit führenden Industriepartnern in diversen Gebieten zusammenarbeiten, z. B. öffentlicher Verkehr, Aviatik, Versicherungs-, Finanz- oder auch Energiebranche.
- In von EU und Innosuisse geförderten Projekten unterstützen.
Die Stelle ist zunächst auf 1–3 Jahre befristet.
Ihr Profil:
- Bachelorstudium (ETH, Uni, FH) im Bereich Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder Naturwissenschaften.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und weiteren Sprachen wie R, C++.
- Erfahrung mit Datenbanken und Datenmanagementsystemen von Vorteil.
- Vertiefte Kenntnisse in Statistik, Machine Learning sowie idealerweise Know-how im Bereich Optimization und Operations Research.
- Begeisterung fĂĽr angewandte Forschung sowie die Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Industrie und Wissenschaft.
- Selbstständige Arbeitsweise und die Bereitschaft sich in neuen Bereichen weiterzuentwickeln.
Ihre Perspektiven:
Die Verbindung von Lehre, Forschung und Praxis ist unsere Leidenschaft. Unsere Hochschule für Wirtschaft FHNW pflegt und nutzt die bereichernde Vielfalt der Mitarbeitenden. Es ist unsere Ambition, in einer vernetzten und dynamischen Welt Tag für Tag zu lernen, um innovative und verantwortungsbewusste Führungskräfte von morgen auszubilden. Dabei leben wir eine wertschätzende, praxisnahe und international geprägte Kultur.
Ihre Benefits:
- Breites Hochschulsportangebot.
- Kulturprogramm mit Vorträgen, Konzerten, Theater und Filmen.
- Gelebte Praxis der Lohngleichheit von Frau und Mann.
- Gezielte Förderung von Promotionsvorhaben.
- Jahresarbeitszeit (42 Stunden/Woche) mit Option auf Teilzeit und Homeoffice.
- Mentoring-Programm zur Laufbahnentwicklung und Doktoratsförderung.
Termin: Stellenbeginn per 01.07.2025 oder nach Vereinbarung.
Online bewerben.
Ihr Arbeitsort: Hochschule fĂĽr Wirtschaft FHNW Riggenbachstrasse 16 4600 Olten.
Noch Fragen? Zur Stelle: Prof. Dr. Manuel Renold, Dozent, Kontakt: manuel.renold@fhnw.ch. Zum Bewerbungsprozess: Barbara Waser, HR-Fachfrau, Kontakt: barbara.waser@fhnw.ch.
Gehören Sie bald zu unserem Team? Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.
www.fhnw.ch/wirtschaft
Wissenschaftliche*r Assistent*in Machine Learning (50-100 %) Arbeitgeber: Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW
Kontaktperson:
Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche*r Assistent*in Machine Learning (50-100 %)
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Industrie, die bereits in ähnlichen Positionen arbeiten. Oftmals können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen und dir einen Fuß in die Tür verschaffen.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in relevanten Projekten oder Hackathons, die sich mit Machine Learning und angewandter KI beschäftigen. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Interesse an praktischen Anwendungen und Forschung in diesem Bereich.
✨Tipp Nummer 3
Halte dich ĂĽber aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Machine Learning auf dem Laufenden. Besuche Konferenzen, Webinare oder Workshops, um dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig wertvolle Kontakte zu knĂĽpfen.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich gut auf mögliche Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und angewandter Forschung übst. Zeige deine Begeisterung für die Themen und bringe eigene Ideen ein, die du in die Projekte einbringen könntest.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche*r Assistent*in Machine Learning (50-100 %)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung betreiben: Informiere dich grĂĽndlich ĂĽber die Hochschule fĂĽr Wirtschaft FHNW und den Forschungsschwerpunkt Cybernetic Learning Systems. Verstehe die aktuellen Projekte und Technologien, die dort verwendet werden.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle relevanten Dokumente hast: einen aktuellen Lebenslauf, Zeugnisse, Nachweise ĂĽber Programmierkenntnisse in Python und anderen Sprachen sowie eventuell Empfehlungsschreiben.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein ĂĽberzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung fĂĽr angewandte Forschung und deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning darlegst. Betone auch deine Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Industriepartnern.
Bewerbung einreichen: Reiche deine vollständige Bewerbung über die offizielle Website der Hochschule ein. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und vollständig sind, bevor du die Bewerbung absendest.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position starke Programmierkenntnisse in Python und anderen Sprachen erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Übe das Lösen von Problemen und erkläre deine Denkweise während des Prozesses.
✨Verstehe die aktuellen Trends im Machine Learning
Informiere dich über die neuesten Technologien und Entwicklungen im Bereich Machine Learning und angewandte KI. Zeige dein Interesse an innovativen Ideen und Modellen, die du in der Praxis umsetzen könntest.
✨Bereite Beispiele für Teamarbeit vor
Da die Zusammenarbeit mit Industriepartnern ein wichtiger Teil der Rolle ist, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung parat haben, die deine Fähigkeit zur Teamarbeit und interdisziplinären Zusammenarbeit zeigen.
✨Zeige Begeisterung für Forschung
Die Stelle erfordert eine Leidenschaft für angewandte Forschung. Bereite dich darauf vor, deine Motivation und dein Interesse an wissenschaftlichen Publikationen und Forschungsinitiativen zu erläutern.
