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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Deep Learning an einer renommierten Universität.
- Arbeitgeber: Technische Universität Bergakademie Freiberg - eine führende Institution in Mathematik und Informatik.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, Zugang zu modernen Forschungsressourcen und ein inspirierendes akademisches Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite in einem dynamischen Team von Experten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind umfassende Kenntnisse in Deep Learning und eine Promotion in einem relevanten Fachgebiet.
- Andere Informationen: Bewerbungsfrist bis zum 28.02.2025 - wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Job Description
Logo An der Fakultät für Mathematik und Informatik der Technischen Universität Bergakademie Freiberg ist zum frühestmöglichen Zeitpunkt eine W2-Professur "Deep Learning" – 240/2024 zu besetzen. Den vollständigen Ausschreibungstext finden Sie unter: Bewerbungen richten Sie bitte bis zum 28.02.2025 an die TU Bergakademie Freiberg, Dezernat für Personalangelegenheiten, 09596 Freiberg bzw. per E-Mail an Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung!
Technische Universität Bergakademie Freiberg | W2-Professur \"Deep Learning\" Arbeitgeber: Technische Universität Bergakademie Freiberg
Kontaktperson:
Technische Universität Bergakademie Freiberg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Technische Universität Bergakademie Freiberg | W2-Professur \"Deep Learning\"
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Fachleuten im Bereich Deep Learning zu vernetzen. So kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über die Professur erhalten.
✨Tip Nummer 2
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Bereich Deep Learning auf dem Laufenden. Veröffentliche deine eigenen Forschungsergebnisse oder Artikel in relevanten Fachzeitschriften, um deine Expertise zu zeigen und dich als Experten zu positionieren.
✨Tip Nummer 3
Besuche Konferenzen und Workshops, die sich mit Deep Learning beschäftigen. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur die Möglichkeit, dein Wissen zu erweitern, sondern auch, um direkt mit Entscheidungsträgern der Universität in Kontakt zu treten.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf mögliche Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Deep Learning und deiner Forschung beantwortest. Überlege dir auch, wie du deine Lehrmethoden und -ansätze präsentieren würdest, um die Fakultät von deiner Eignung zu überzeugen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Technische Universität Bergakademie Freiberg | W2-Professur \"Deep Learning\"
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stellenanzeige gründlich lesen: Nimm dir Zeit, die vollständige Stellenanzeige auf der Website der Technischen Universität Bergakademie Freiberg zu lesen. Achte auf spezifische Anforderungen und Erwartungen an die Bewerber.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente hast, einschließlich Lebenslauf, Publikationsliste, Nachweise über Lehr- und Forschungserfahrung sowie ein Motivationsschreiben, das deine Eignung für die Professur unterstreicht.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Forschungsinteressen im Bereich Deep Learning darlegst und erläuterst, wie du zur Fakultät für Mathematik und Informatik beitragen kannst.
Bewerbung fristgerecht einreichen: Reiche deine Bewerbung bis zum 28.02.2025 ein, entweder per Post oder per E-Mail. Überprüfe vor dem Versand, ob alle Informationen vollständig und korrekt sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität Bergakademie Freiberg vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von Deep Learning
Stelle sicher, dass du die grundlegenden Konzepte und Techniken des Deep Learning gut verstehst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die dein Wissen über neuronale Netze, Optimierungsalgorithmen und gängige Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch betreffen.
✨Bereite deine Forschungsergebnisse vor
Sei bereit, deine bisherigen Forschungsarbeiten und deren Ergebnisse klar und präzise zu präsentieren. Überlege dir, wie deine Arbeit zur Weiterentwicklung des Fachgebiets beiträgt und welche zukünftigen Projekte du an der Universität umsetzen möchtest.
✨Zeige deine Lehrfähigkeiten
Da es sich um eine Professur handelt, ist es wichtig, deine Lehrmethoden und -erfahrungen zu erläutern. Bereite Beispiele für innovative Lehransätze vor, die du in deinen Kursen anwenden möchtest, und sei bereit, Fragen zu deiner Didaktik zu beantworten.
✨Informiere dich über die Universität
Mache dich mit der Technischen Universität Bergakademie Freiberg und ihrer Fakultät für Mathematik und Informatik vertraut. Zeige Interesse an den aktuellen Projekten und Initiativen der Universität und überlege, wie du dich in die akademische Gemeinschaft einbringen kannst.
