Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich natürliche Sprachverarbeitung an der Universität Graz.
- Unternehmen: Universität Graz - ein innovativer Ort für interdisziplinäre Forschung.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein angenehmes Arbeitsklima.
- Weitere Informationen: Engagierte Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und NLP in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Doktorat in Informatik oder verwandten Disziplinen und Erfahrung in NLP.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 57000 € pro Jahr.
Bewerbungsfrist: 2026-09-09
Stellenprofil:
- Wochenstunden: 40
- Gehaltsgruppe: A1
- Dienstbeginn: 2027-10-01
- Vertragsdauer: Unbefristet
- Einheit: IDea_Lab - Das interdisziplinäre digitale Labor der Universität Graz
Stellenbeschreibung
Die Professur beschäftigt sich mit den Grundlagen und der Anwendung von natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) im interdisziplinären Kontext einer allgemeinen Universität. Ein zentraler Faktor der Digitalisierung sind ständig wachsende Datenmengen, die oft unstrukturiert, z.B. in Form von natürlicher Sprache vorliegen. Damit verbunden sind grundlegende methodische Fragen der natürlichen Sprachverarbeitung, die eine Vielzahl von Ansätzen zur Lösung von Aufgaben in den Geisteswissenschaften, Naturwissenschaften, Rechtswissenschaften, Sozialwissenschaften, Betriebs- und Wirtschaftswissenschaften sowie Umwelt- und Erziehungswissenschaften ermöglichen.
Geeignete Bewerber:innen haben bereits NLP-Ansätze zur Lösung folgender Aufgaben eingesetzt:
- Informationsextraktion, Information Retrieval und Text Mining
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Sentiment- und Emotionsanalyse
- Argument Mining, Diskurs und Pragmatik
- Maschinelle Übersetzung und Textzusammenfassung
- Symbolisches Reasoning
Gleichzeitig sollten geeignete Kandidat:innen über fundierte Kenntnisse grundlegender Methoden verfügen, beispielsweise:
- Sprachmodellierung
- Effizienz
- Modell-Alignment
- Bias, Fairness und Erklärbare KI (XAI)
- Evaluierung und Benchmarking
Die Professur ist im IDea_Lab der Universität Graz verankert, einem kürzlich gegründeten interdisziplinären Zentrum für grundlagenorientierte und anwendungsgetriebene Forschung in den Bereichen Machine Learning, Data Science und digitale Transformation. Die Professur pflegt enge Beziehungen zu Computational Social Science, Data Science, Angewandten Mathematik sowie zu den verschiedenen Fachbereichen der Universität.
Die Stelle dient ausdrücklich dazu, die methodische Expertise des IDea_Lab zu stärken, interdisziplinäre Forschung im Bereich Natural-Language-Processing-Methoden an der gesamten Universität Graz zu fördern und dieses Gebiet in der Lehre zu vertreten. Von dem:der berufenen Professor:in wird ein starkes intrinsisches Interesse am Aufbau robuster interdisziplinärer Forschungsnetzwerke innerhalb der Universität Graz erwartet.
Ausgehend vom fakultätsübergreifenden IDea_Lab soll das Fachgebiet gemeinsam mit den bereits am IDea_Lab angesiedelten Professuren sowie Forschungspartner:innen in den einzelnen Fakultäten und Instituten durch neuartige interdisziplinäre Konzepte und Forschungsansätze weiter konsolidiert werden.
Anstellungserfordernisse:
- Eine der Verwendung entsprechende abgeschlossene inländische oder gleichwertige ausländische Hochschulbildung (Doktorat oder PhD)
- Habilitation oder gleich zu wertende Qualifikation in Informatik, Computerlinguistik oder fachnahen Disziplinen
- Hervorragende wissenschaftliche Qualifikation in Forschung und Lehre für das zu besetzende Fach und Profil der Professur (in Relation zum akademischen Alter und zu Unterbrechungen in der Erwerbstätigkeit aufgrund von Betreuungspflichten)
- Erfolgreiche Einwerbung fachspezifischer Projekte; insbesondere kompetitiver Drittmittel
- Kompetenz in Hochschuldidaktik inkl. Einsatz digitaler Medien
- Kompetenz in der Betreuung und Anleitung von Nachwuchswissenschafter:innen
- Auslandserfahrung während der wissenschaftlichen Laufbahn
- Management- und Führungserfahrung
- Kompetenz in Gender Mainstreaming und Diversitätsmanagement
- Exzellente Englischkenntnisse und Bereitschaft, Deutsch zu lernen
- Herausragende wissenschaftliche Leistungen im Bereich sowohl der interdisziplinären Anwendung als auch der Methodenentwicklung des Natural Language Processing
- Erfahrung und Kompetenz zur interdisziplinären Zusammenarbeit, nachgewiesen durch qualitätsgesicherte Publikationen in den jeweiligen Anwendungsgebieten
- Erfahrung und/oder Bereitschaft zu interdisziplinärer Lehre
- Erfahrung im Bereich Wissenschaftskommunikation (wünschenswert)
- Erfahrung im Bereich Open Science (wünschenswert)
Bewerbungsunterlagen:
- Bewerbungsschreiben
- Lebenslauf mit Beschreibung des wissenschaftlichen Werdegangs
- Publikationsverzeichnis, nummeriert, mit vollständigen bibliographischen Angaben, geordnet nach:
- Monographien
- (mit-)herausgegebene Bände
- Zeitschriftenartikel
- Sonstiges
- Lehrkonzept inklusive Darstellung der bisher abgehaltenen Lehre
- Liste der bisherigen Forschungsprojekte und Kooperationen
- Beschreibung der zukünftigen Forschungsabsichten
- Liste Ihrer fünf wichtigsten Publikationen mit einer kurzen Erläuterung Ihres spezifischen Beitrags und der wissenschaftlichen Bedeutung jeder einzelnen Publikation
- Führungskonzept, einschließlich Gender-Mainstreaming-Strategie
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen in englischer Sprache ein.
Wir bieten Ihnen eine abwechslungsreiche und eigenverantwortliche Tätigkeit. Es erwarten Sie ein angenehmes Arbeitsklima, flexible Arbeitszeiten sowie zahlreiche Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten. Nutzen Sie die Chance für den Einstieg in ein herausforderndes Arbeitsumfeld, geprägt von Teamgeist und Freude am Job.
Das kollektivvertragliche Mindestentgelt gemäß der angegebenen Einstufung beträgt € 93.986,20 brutto/Jahr. Ein allfälliges höheres Gehalt kann zum Gegenstand von Verhandlungen gemacht werden.
Voraussichtlicher Termin für das öffentliche Hearing: 24. bis 26. Februar 2027
Über uns: An der Universität Graz arbeiten Forscher:innen und Studierende in einem breiten fachlichen Spektrum an Lösungen für die Welt von morgen. Unsere Wissenschafter:innen entwickeln Strategien, um den aktuellen Herausforderungen der Gesellschaft zu begegnen. Die Universität Graz bekennt sich zur Leistungsorientierung, fördert Karrierewege und bietet mehrfach ausgezeichnete Rahmenbedingungen für gesellschaftliche Diversität in einer zeitgemäßen Arbeitswelt – unter dem Motto: We work for tomorrow. Werden Sie Teil davon!
Kontakt: Univ.-Prof. Dr. Jana Lasser, jana.lasser@uni-graz.at
Die Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteils insbesondere in Leitungsfunktionen an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig aufgenommen.
Bitte beachten Sie, dass wir Bewerbungen aufgrund der geltenden datenschutzrechtlichen Vorgaben ausschließlich über unser webbasiertes Bewerber:innen-Tool entgegennehmen können.
Professur für Data Analysis 2 Arbeitgeber: Karlstad University
Die AG Ferrari bietet eine inspirierende Forschungsumgebung, in der Sie an der molekularen Physiologie der Photosynthese arbeiten können. Unser internationales Team ist hochmotiviert und fördert eine offene, kollaborative Arbeitskultur, die Raum für persönliche und berufliche Weiterentwicklung bietet. Mit einem Arbeitsplatz im malerischen Botanischen Garten München-Nymphenburg profitieren Sie von modernen Laboren und einer Vielzahl an Ressourcen, um Ihre Forschungsergebnisse in renommierten Fachzeitschriften zu veröffentlichen und auf nationalen sowie internationalen Konferenzen zu präsentieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Professur für Data Analysis 2 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 Karlstad University 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 Professur für Data Analysis 2 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 Professur für Data Analysis 2 bei Karlstad University gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Karlstad University 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 Karlstad University entscheidend sein!
