Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe spannende Forschungsprojekte im Bereich Machine Learning durch und arbeite mit internationalen Partnern zusammen.
- Unternehmen: Universität Hildesheim, bekannt für exzellente Forschung und Lehre.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team in einer familienfreundlichen Umgebung mit Fokus auf Gleichstellung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an realen ML-Problemen.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik, Mathematik oder verwandten Bereichen erforderlich.
Die Position ist in Vollzeit, kann sofort besetzt werden und ist zunächst für drei Jahre angeboten. Das Gehalt richtet sich nach TV-L E13 (ca. 57.000 EUR Bruttojahreseinkommen).
Als Doktorand in unserer internationalen ML-Forschungsgruppe führen Sie Forschung im Bereich ML unter Anleitung eines Postdocs und zweier Professoren durch. Sie haben die Möglichkeit, mit Unternehmen sowie akademischen Partnern an realen ML-Problemen zu kooperieren und werden ermutigt, bei der Lehre von ML-Kursen in unserem renommierten Internationalen Masterprogramm in Data Analytics zu helfen. Die Arbeitssprache unserer Gruppe ist Englisch. Sie werden in einer schönen Stadt mit UNESCO-Weltkulturerbestätten arbeiten, die im Herzen Deutschlands liegt, nur 30 km von Hannover und 1,5 Stunden mit dem Hochgeschwindigkeitszug von Berlin entfernt.
Das Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) am Institut für Informatik der Universität Hildesheim ist eine internationale Forschungsgruppe im Bereich maschinelles Lernen, insbesondere prädiktive Modellierung und probabilistische Methoden für komplexe Daten und Entscheidungen, mit einer hervorragenden Publikationsbilanz (NeurlPS, ICML, ICLR, AAAI, ACM KDD, ECML PKDD usw.). Aktuelle Forschungsrichtungen umfassen Zeitreihenprognose, probabilistisches maschinelles Lernen, graphbasierte neuronale Netze, Empfehlungssysteme und mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens. ISMLL beteiligt sich an grundlagen- und anwendungsorientierten Forschungsprojekten in verschiedenen Bereichen wie Mobilität, E-Commerce und technologiegestütztem Lernen.
Wir suchen einen talentierten Studenten, der Modelle, Algorithmen und Daten liebt, kaum aufhören kann, darüber mit anderen zu diskutieren, gerne seine Ideen in Formeln und Programmen ausdrückt und nun in den nächsten drei Jahren ein komplexes ML-Problem angehen möchte. Sie sollten einen aktuellen Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science oder einem verwandten Bereich haben. Eine Masterarbeit zu einem ML-Thema und ML-bezogene Kurse in Ihrem Masterstudium sind von Vorteil. Sie sollten über starke analytische und Programmierfähigkeiten, die Fähigkeit zur selbstständigen Arbeit sowie starke zwischenmenschliche und Englischkenntnisse verfügen.
Als familienfreundliche Universität bieten wir ein abwechslungsreiches, interdisziplinäres Aufgabenspektrum, flexible Arbeitszeiten, regelmäßige Fort- und Weiterbildungen sowie eine besondere jährliche Zahlung im Rahmen von TV-L. Mit dem Eintritt in die Universität werden Sie Teil eines dynamischen, engagierten und aufgeschlossenen Teams.
Die Universität Hildesheim hat eine Missionserklärung verabschiedet, die großen Wert auf Geschlechtergerechtigkeit und Vielfalt legt. Die Universität möchte insbesondere die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern fördern und strebt daher an, den Anteil der unterrepräsentierten Geschlechter in dem jeweiligen Bereich zu erhöhen. Bei gleicher Qualifikation und Eignung werden Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen bevorzugt berücksichtigt.
Für im Ausland erworbene Hochschulabschlüsse ist eine Zeugnisbewertung durch die Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) als Nachweis der Gleichwertigkeit erforderlich, bevor Sie eingestellt werden. Bitte beantragen Sie dies gegebenenfalls rechtzeitig.
PhD Position in Machine Learning (m/f/d) - TV-L E 13, 100% Arbeitgeber: Stiftung Universität Hildesheim
Die Universität Hildesheim ist ein ausgezeichneter Arbeitgeber, der eine dynamische und offene Arbeitsumgebung bietet, in der Forschung und Lehre Hand in Hand gehen. Als Teil des internationalen ML-Forschungsteams haben Sie die Möglichkeit, an realen ML-Problemen zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem interdisziplinären Umfeld weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten, regelmäßigen Fort- und Weiterbildungen sowie einer familienfreundlichen Kultur, die Vielfalt und Chancengleichheit fördert.
Kontaktdaten:
Stiftung Universität Hildesheim Recruiting-Team
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✨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 Stiftung Universität Hildesheim zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 in Machine Learning (m/f/d) - TV-L E 13, 100% bei Stiftung Universität Hildesheim gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stiftung Universität Hildesheim 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 Stiftung Universität Hildesheim entscheidend sein!