Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Data Science mit innovativen Methoden.
- Unternehmen: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, eine führende Forschungsuniversität.
- Vorteile: Familienfreundlicher Arbeitgeber mit Unterstützung für duale Karrieren und Chancengleichheit.
- Weitere Informationen: Engagierte Mentoring-Programme und die Möglichkeit, in Englisch und Deutsch zu unterrichten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft in einem dynamischen und interdisziplinären Umfeld.
- Qualifikationen: Doktortitel in einem relevanten Fachgebiet und exzellente Forschungsleistungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
The Faculty of Sciences at Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) invites applications for a Full Professor of Data Science (salary group W3) at the Department of Data Science.
This is a full-time and permanent position to be filled by the earliest possible starting date.
The Department of Data Science (DDS) is currently being established.
The professorship will explore fundamental principles of data science in a dynamic and collaborative departmental structure with agile teams working on forward-looking, interdisciplinary research topics.
We seek to appoint an internationally recognized researcher, at either an advanced or an early career stage, who demonstrates outstanding expertise in the mathematical aspects of data science.
The professorship is intended to refine and strengthen the profile of the Department of Data Science and to cover current research topics in the field of mathematical data science.
The position requires a strong foundation in data-driven methods from several of the following areas: graph-based methods for data analysis and machine learning, analysis of manifold-valued data, variational methods for mathematical data processing, stability and robustness of deep learning methods, and nonlinear spectral theory.
Successful candidates are expected to have an excellent research record in their respective fields.
The research activities should also complement the existing research groups at FAU, particularly in the area of data science.
Collaboration on interdisciplinary topics or applications is also desired.
Substantial research experience abroad and/or experience in project management and the acquisition of third‑party funding are desirable.
The candidate is furthermore expected to contribute to the development of the Department of Data Science at FAU.
Teaching responsibilities include introductory and advanced courses for the data science degree programs (B.
Sc. and M.
Sc.).
Participation in teaching other degree programs within the teaching unit Mathematics and Data Science, as well as in service teaching for students of other disciplines, is also expected.
The successful candidate will have an outstanding track record in research and teaching.
They are required to have a university degree and a doctoral degree in a relevant discipline and additional postdoctoral qualifications (either a habilitation or equivalent academic qualifications).
These qualifications may also have been achieved in a non-university context or through a junior faculty position (for example as assistant professor).
The successful candidate is expected to carry out administrative duties and take a proactive approach to raising third‑party funding.
FAU pursues a policy of intense student mentoring and expects its teaching staff to be present during lecture periods.
Candidates who are able and willing to teach in both English and German are preferred.
In its pursuit of academic excellence, FAU is committed to equality of opportunity and to a proactive and inclusive approach, which supports and encourages all under-represented groups, promotes an inclusive culture, and values diversity.
FAU is a family-friendly employer and responsive to the needs of dual career couples.
#J-18808-Ljbffr
Full Professor of Data Science Arbeitgeber: Internetchemie
Das GFZ ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein dynamisches und internationales Forschungsumfeld bietet. Mit modernster Ausstattung, flexiblen Arbeitszeiten und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert das GFZ die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von einer guten Work-Life-Balance und der Möglichkeit, in einem inspirierenden Umfeld am Albert Einstein Science Park in Potsdam zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Full Professor of Data Science 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 Internetchemie 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 Full Professor of Data Science 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 Full Professor of Data Science bei Internetchemie gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Internetchemie 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 Internetchemie entscheidend sein!
