Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) (m/w/d) am Lehrstuhl für Reliable Machine Learning
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) (m/w/d) am Lehrstuhl für Reliable Machine Learning

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) (m/w/d) am Lehrstuhl für Reliable Machine Learning

Eichstätt Vollzeit 40000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Forschung im Bereich Machine Learning und mathematische Analyse von Algorithmen.
  • Arbeitgeber: Lehrstuhl für Reliable Machine Learning an der KU Eichstätt-Ingolstadt.
  • Mitarbeitervorteile: Teilzeitstelle mit attraktiven Arbeitsbedingungen und internationalem Austausch.
  • Warum dieser Job: Verfolge deine eigenen Forschungsinteressen und arbeite an innovativen Projekten.
  • Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Mathematik, Interesse an Machine Learning und Programmiererfahrung.
  • Andere Informationen: Teamorientiertes Umfeld mit Möglichkeiten zur Promotion und Karriereentwicklung.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 40000 - 60000 € pro Jahr.

An unserer Mathematisch-Geographischen Fakultät am Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Teilzeitstelle (75%) als wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) (m/w/d) befristet für die Dauer von zunächst drei Jahren zu besetzen. Dienstort ist Ingolstadt. Die Bezahlung erfolgt im Rahmen des privatrechtlichen Arbeitsverhältnisses bei gegebenen tariflichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 TV-L.

Der durch die HighTech-Agenda Bayern finanzierte Lehrstuhl "Reliable Machine Learning" ist Teil des "Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science (MIDS)" an der KU Eichstätt-Ingolstadt. Die ausgeschriebene Stelle wird finanziert durch das am Lehrstuhl angesiedelte Emmy Noether Projekt "Stability and Solvability in Deep Learning". Das Projekt beschäftigt sich mit der mathematischen Analyse von Verfahren des Machine Learning, mit einem besonderen Fokus auf Fragen der Stabilität, Berechenbarkeit und Robustheit in Bezug auf Deep Learning.

Ihre Aufgaben

  • Mitarbeit am Forschungsprojekt "Stability and Solvability in Deep Learning"
  • Umsetzung des eigenen Promotionsvorhabens
  • Wissenstransfer mittels Publikationen und Teilnahme an Konferenzen

Ihr Profil

  • abgeschlossener Master-Abschluss (oder vergleichbar) aus dem Bereich der Mathematik, vorzugsweise mit einem Schwerpunkt in einem der folgenden Bereiche: Machine Learning, (hoch-dimensionale) Wahrscheinlichkeitstheorie, Funktionsanalysis, Information-based Complexity
  • Der Master-Abschluss muss zum Beginn der Tätigkeit vorliegen, aber noch nicht notwendigerweise zum Zeitpunkt der Bewerbung.
  • Interesse an der mathematischen Analyse von Algorithmen des Machine Learning
  • vorzugsweise praktische Erfahrung im Bereich Programmieren und Machine Learning

Unser Angebot

  • Möglichkeit, eigenen Forschungsinteressen nachzugehen und zu promovieren
  • attraktiver und teamorientierter Arbeitsplatz in einem modernen universitären Umfeld
  • interessantes, verantwortungsvolles und vielseitiges Aufgabenspektrum
  • internationale Kontakte

Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung folgende Unterlagen bei:

  • Anschreiben
  • Lebenslauf
  • Liste von Publikationen (falls vorhanden)
  • Bescheinigung der akademischen Abschlüsse (BSc/MSc), inklusive besuchter Veranstaltungen mit Noten
  • falls bereits abgeschlossen eine Kopie der Masterarbeit (sonst einen Entwurf)
  • persönliches Empfehlungsschreiben des Betreuers / der Betreuerin der Masterarbeit

Bitte richten Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung mit den angeforderten Unterlagen bis 15. Januar 2026 per E-Mail über an Prof. Dr. Felix Voigtlaender (bitte alle Unterlagen in einer PDF-Datei). Eingereichte Bewerbungsunterlagen werden nach Abschluss des Einstellungsverfahrens unter Beachtung der datenschutzrechtlichen Bestimmungen vernichtet.

Alle Beschäftigten sind verpflichtet, Wesen und Auftrag der KU anzuerkennen, wie sie im Leitbild und in der Stiftungsverfassung festgelegt sind. Wir bitten um auch in dieser Hinsicht aussagekräftige Bewerbungen. Darüber hinaus gibt es keine konfessionellen Voraussetzungen für eine Beschäftigung an der KU. Die KU fördert die Gleichstellung von Frauen und Männern und setzt sich für die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) (m/w/d) am Lehrstuhl für Reliable Machine Learning Arbeitgeber: Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt

Die Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt bietet als Arbeitgeber ein inspirierendes und unterstützendes Umfeld für wissenschaftliche Mitarbeiter, insbesondere im Bereich des Reliable Machine Learning. Mit einem attraktiven Arbeitsplatz in einem modernen universitären Umfeld, der Möglichkeit zur Promotion und internationalen Kontakten fördert die KU die persönliche und berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeiter. Zudem legt die Universität großen Wert auf Gleichstellung und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf, was sie zu einem hervorragenden Arbeitgeber macht.
Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt

Kontaktperson:

Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) (m/w/d) am Lehrstuhl für Reliable Machine Learning

Tipp Nummer 1

Mach dir eine Liste von Fragen, die du im Vorstellungsgespräch stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, herauszufinden, ob die Stelle wirklich zu dir passt.

Tipp Nummer 2

Bereite dich gut auf das Gespräch vor! Informiere dich über den Lehrstuhl für Reliable Machine Learning und das Emmy Noether Projekt. Je mehr du weißt, desto besser kannst du deine Motivation und Eignung unter Beweis stellen.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für das Thema Machine Learning! Teile deine bisherigen Erfahrungen und Projekte, die du gemacht hast. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.

Tipp Nummer 4

Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtige Stelle gelangt.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) (m/w/d) am Lehrstuhl für Reliable Machine Learning

Mathematische Analyse
Machine Learning
Programmieren
Wahrscheinlichkeitstheorie
Funktionsanalyse
Information-based Complexity
Forschungsprojektmanagement
Publikationsfähigkeiten
Teilnahme an Konferenzen
Teamarbeit
Interesse an Algorithmen
Robustheit in Deep Learning
Stabilität in Machine Learning
Berechenbarkeit

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach dein Anschreiben persönlich: Zeig uns, wer du bist! Dein Anschreiben sollte nicht nur deine Qualifikationen auflisten, sondern auch deine Motivation und Begeisterung für das Projekt "Stability and Solvability in Deep Learning" widerspiegeln. Lass uns wissen, warum du genau zu uns passt!

Lebenslauf auf den Punkt bringen: Halte deinen Lebenslauf klar und übersichtlich. Konzentriere dich auf relevante Erfahrungen und Fähigkeiten, die für die Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter wichtig sind. Wir wollen schnell sehen, was du drauf hast!

Dokumente sorgfältig zusammenstellen: Achte darauf, dass alle angeforderten Unterlagen vollständig sind. Das bedeutet: Anschreiben, Lebenslauf, Publikationsliste (falls vorhanden), akademische Abschlüsse und Empfehlungsschreiben. Eine gut strukturierte PDF-Datei macht einen professionellen Eindruck!

Frist nicht verpassen!: Die Bewerbungsfrist ist der 15. Januar 2026. Plane genug Zeit ein, um alles rechtzeitig einzureichen. Am besten bewirbst du dich direkt über unsere Website, damit wir deine Bewerbung schnell bearbeiten können!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt vorbereitest

Verstehe das Projekt

Mach dich mit dem Emmy Noether Projekt "Stability and Solvability in Deep Learning" vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse in Mathematik und Machine Learning zu den Zielen des Projekts passen.

Bereite deine Fragen vor

Überlege dir im Voraus einige Fragen, die du während des Interviews stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Stelle und hilft dir, mehr über die Erwartungen und das Team zu erfahren.

Präsentiere deine Forschungsideen

Sei bereit, deine eigenen Forschungsinteressen und Ideen zu präsentieren. Überlege dir, wie du deine Promotion gestalten möchtest und welche Themen dich besonders interessieren. Das kann einen positiven Eindruck hinterlassen.

Zeige deine Programmierkenntnisse

Falls du praktische Erfahrung im Programmieren hast, bringe konkrete Beispiele mit. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast, um Probleme im Bereich Machine Learning zu lösen.

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