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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Data Engineering auf höchstem Niveau.
- Arbeitgeber: Renommierte Universität mit einem Fokus auf Innovation und Exzellenz.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, Forschungsressourcen und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und inspiriere die nächste Generation von Talenten.
- Gewünschte Qualifikationen: Doktorgrad in Informatik oder verwandten Bereichen sowie umfangreiche Erfahrung in der Lehre.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Möglichkeiten zur Karriereentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 100000 € pro Jahr.
Wir suchen eine/n erfahrene/n Professor/in im Bereich Data Engineering, der/die innovative Lehr- und Forschungskompetenzen in den Bereichen Datenmanagement, Datenanalyse und Big Data mitbringt.
Aufgaben:
- Lehre in Bachelor- und Masterstudiengängen
- Forschung in relevanten Themenbereichen
- Mitwirkung an der Weiterentwicklung des Fachbereichs
- Zusammenarbeit mit der Industrie und anderen Forschungseinrichtungen
Voraussetzungen:
- Hervorragende wissenschaftliche Qualifikationen
- Erfahrung in der Lehre
- Nachgewiesene Forschungsleistungen
- Teamfähigkeit und Engagement in der akademischen Gemeinschaft
Full Professorship (W3) in the field of Data Engineering Arbeitgeber: Technische Universität Hamburg (TUHH)
Kontaktperson:
Technische Universität Hamburg (TUHH) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Full Professorship (W3) in the field of Data Engineering
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in der Datenengineering-Community in Kontakt zu treten. Wir sollten uns gegenseitig unterstützen und wertvolle Kontakte knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Wir können uns auch gegenseitig helfen, indem wir Rollenspiele machen und Feedback geben, um unsere Antworten zu verfeinern.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Datenengineering! Teile deine Projekte oder Forschungsergebnisse in sozialen Medien oder auf deiner Website. Das zeigt, dass du aktiv in deinem Bereich bist und motiviert, was uns von anderen Bewerbern abhebt.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, talentierte Menschen wie dich in unserem Team willkommen zu heißen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Full Professorship (W3) in the field of Data Engineering
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben!: Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir unsere Website genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du in unser Team passen könntest. Das hilft dir, deine Motivation klar zu formulieren.
Sei authentisch!: Wir wollen dich kennenlernen, also sei ehrlich und zeig deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung. Erzähl uns von deinen Erfahrungen im Bereich Data Engineering und was dich antreibt, Teil unseres Teams zu werden.
Struktur ist alles!: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!
Korrekturlesen nicht vergessen!: Bevor du deine Bewerbung abschickst, lies sie dir mehrmals durch oder lass jemand anderen drüber schauen. Tippfehler oder unklare Formulierungen können den Unterschied machen. Wir freuen uns auf eine fehlerfreie Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität Hamburg (TUHH) vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Datenverarbeitung
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Datenverarbeitung vertraut. Sei bereit, über verschiedene Datenarchitekturen und -technologien zu sprechen, die in der Branche verwendet werden. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du Datenprobleme gelöst hast und welche Technologien du dabei eingesetzt hast. Solche Beispiele machen deine Antworten greifbarer und zeigen deine Expertise.
✨Zeige deine Lehrfähigkeiten
Da es sich um eine Professur handelt, ist es wichtig, deine Lehrmethoden und -ansätze zu präsentieren. Bereite eine kurze Präsentation oder ein Beispiel für eine Unterrichtseinheit vor, um zu demonstrieren, wie du komplexe Themen verständlich vermitteln kannst.
✨Stelle Fragen zur Forschung und Zusammenarbeit
Zeige dein Interesse an der Forschungsrichtung der Institution. Stelle Fragen zu aktuellen Projekten oder möglichen Kooperationen. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der Weiterentwicklung des Fachbereichs.
