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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Machine Learning für cyber-physische Systeme.
- Arbeitgeber: TU Wien ist eine führende Universität in Informatik und Technik.
- Mitarbeitervorteile: Möglichkeit zur Tenure-Track-Position und langfristige Karriereperspektiven.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite in einem innovativen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Doktorat in Informatik oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Andere Informationen: Bewerbungsfrist ist der 7. August 2025.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Announcement of an open position at the Faculty of Informatics at TU Wien for an Assistant Professorship (all genders) – Tenure Track of Machine Learning for Cyber-Physical Systems The TU Wien Faculty of Informatics seeks to fill the open tenure-track position of an Assistant Professor of Machine Learning for Cyber-Physical Systems. The position is affiliated with the Institute of Computer Engineering, Research Unit Cyber-Physical Systems. The estimated starting date is March 2026. The work contract is initially limited to six years. The candidate and TU Wien can agree upon a tenure evaluation, which when positive, opens the possibility to change the position to Associate Professor with an unlimited contract. Detailed information is available at: Applications should be directed to: Application deadline: August 7th, 2025
Assistant Professorship Arbeitgeber: Technische Universität Wien
Kontaktperson:
Technische Universität Wien HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Assistant Professorship
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu Professoren und Forschern im Bereich Machine Learning und Cyber-Physical Systems zu knüpfen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen.
✨Tip Nummer 2
Besuche Konferenzen und Workshops, die sich mit Machine Learning und Cyber-Physical Systems beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch potenzielle Kollegen und Entscheidungsträger treffen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
✨Tip Nummer 3
Engagiere dich in Forschungsprojekten oder Publikationen, die für die Position relevant sind. Zeige, dass du aktiv zur wissenschaftlichen Gemeinschaft beiträgst und über aktuelle Entwicklungen im Bereich Machine Learning informiert bist.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf mögliche Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Themen, die in der Informatik und speziell im Machine Learning diskutiert werden, durchgehst. Übe deine Präsentationsfähigkeiten, um deine Forschungsergebnisse überzeugend darzustellen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Assistant Professorship
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle recherchieren: Informiere dich gründlich über die TU Wien und die Fakultät für Informatik. Besuche die offizielle Website, um mehr über die spezifischen Anforderungen der Assistenzprofessur im Bereich Machine Learning für cyber-physische Systeme zu erfahren.
Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle relevanten Dokumente bereit hast, einschließlich deines Lebenslaufs, akademischer Zeugnisse, Nachweise über Sprachkenntnisse und Empfehlungsschreiben. Ein überzeugendes Motivationsschreiben ist ebenfalls wichtig.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein individuelles Motivationsschreiben, das deine Forschungserfahrung, Lehrphilosophie und dein Interesse an der Position klar darstellt. Betone, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Fakultät und zum Institut passen.
Bewerbung einreichen: Reiche deine vollständige Bewerbung über die Website der TU Wien ein. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und vollständig sind, bevor du die Unterlagen absendest.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität Wien vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Position
Informiere dich gründlich über die spezifischen Anforderungen und Erwartungen der Assistant Professorship im Bereich Machine Learning für Cyber-Physical Systems. Zeige im Interview, dass du die relevanten Themen und Technologien beherrschst.
✨Bereite deine Forschungserfahrung vor
Sei bereit, über deine bisherigen Forschungsprojekte zu sprechen, insbesondere solche, die sich auf Cyber-Physical Systems oder Machine Learning beziehen. Betone, wie deine Erfahrungen zur Weiterentwicklung des Instituts beitragen können.
✨Zeige deine Lehrfähigkeiten
Bereite Beispiele für deine Lehrmethoden und -erfahrungen vor. Diskutiere, wie du komplexe Themen verständlich vermitteln kannst und welche innovativen Ansätze du in der Lehre verfolgst.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und der Institution und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Kultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
