Assistant Professorship (all genders) - Tenure Track of Machine Learning for Cyber-Physical Systems
Jetzt bewerben
Assistant Professorship (all genders) - Tenure Track of Machine Learning for Cyber-Physical Systems

Assistant Professorship (all genders) - Tenure Track of Machine Learning for Cyber-Physical Systems

Wieden Professur 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
Jetzt bewerben
Technische Universität Wien

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.

Die Fakultät für Informatik der TU Wien sucht eine/n Assistant Professor/in (alle Geschlechter) im Tenure Track für Machine Learning in Cyber-Physical Systems. Die Position ist dem Institut für Computertechnik, Forschungsgruppe Cyber-Physical Systems zugeordnet. Das voraussichtliche Startdatum ist März 2026. Der Arbeitsvertrag ist zunächst auf sechs Jahre befristet. Der/die Kandidat/in und die TU Wien können eine Tenure-Evaluierung vereinbaren, die bei positivem Ergebnis die Möglichkeit eröffnet, die Position in eine unbefristete Professur (Associate Professor) umzuwandeln.

Detailinformationen sind verfügbar unter:

Bewerbungen sollten gerichtet werden an:

Bewerbungsfrist: 7. August 2025

Assistant Professorship (all genders) - Tenure Track of Machine Learning for Cyber-Physical Systems Arbeitgeber: Technische Universität Wien

Die TU Wien bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für innovative Köpfe im Bereich der Informatik, insbesondere für die Position des Assistant Professorship in Machine Learning für Cyber-Physical Systems. Hier profitieren Sie von einer dynamischen Forschungsatmosphäre, exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit. Zudem ermöglicht die Tenure-Track-Option eine langfristige Karriereplanung und die Chance auf eine unbefristete Anstellung nach erfolgreicher Evaluation.
Technische Universität Wien

Kontaktperson:

Technische Universität Wien HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Assistant Professorship (all genders) - Tenure Track of Machine Learning for Cyber-Physical Systems

Tip Nummer 1

Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen, Konferenzen oder Workshops im Bereich Machine Learning und Cyber-Physical Systems. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und dich mit anderen Fachleuten austauschen.

Tip Nummer 2

Engagiere dich in Forschungsprojekten oder Initiativen, die sich mit Cyber-Physical Systems beschäftigen. Dies zeigt dein Interesse und deine Expertise in diesem speziellen Bereich und kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.

Tip Nummer 3

Halte dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Machine Learning auf dem Laufenden. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du die neuesten Technologien und Methoden kennst und anwenden kannst.

Tip Nummer 4

Bereite dich auf mögliche Fragen zu deiner Lehrphilosophie und deinen Forschungsschwerpunkten vor. Überlege dir, wie du deine Ansätze und Ideen klar und überzeugend präsentieren kannst, um die Auswahlkommission zu beeindrucken.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Assistant Professorship (all genders) - Tenure Track of Machine Learning for Cyber-Physical Systems

Maschinenlernen
Cyber-Physische Systeme
Programmierung (z.B. Python, C++)
Datenanalyse
Mathematische Modellierung
Statistische Analyse
Algorithmisches Denken
Forschungskompetenz
Projektmanagement
Teamarbeit
Kommunikationsfähigkeiten
Präsentationsfähigkeiten
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Lehrfähigkeiten

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Stelle dich vor: Beginne dein Bewerbungsschreiben mit einer kurzen Vorstellung deiner Person und deiner akademischen Laufbahn. Betone deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Cyber-Physical Systems.

Forschungsschwerpunkte darlegen: Erläutere deine Forschungsschwerpunkte und wie diese mit den Zielen der TU Wien übereinstimmen. Zeige auf, welche innovativen Ansätze du in der Lehre und Forschung einbringen möchtest.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und was dich für die Rolle qualifiziert. Gehe auf deine Lehrphilosophie und deine Vision für zukünftige Forschungsprojekte ein.

Dokumente überprüfen: Stelle sicher, dass alle erforderlichen Dokumente, wie Lebenslauf, Publikationsliste und Empfehlungsschreiben, vollständig und aktuell sind. Achte darauf, dass sie klar strukturiert und fehlerfrei sind.

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 Professur für Machine Learning in Cyber-Physical Systems. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Chancen in diesem Bereich verstehst.

Bereite deine Forschungsideen vor

Präsentiere innovative Forschungsideen, die du in der Position umsetzen möchtest. Überlege dir, wie deine Ideen zur Weiterentwicklung des Instituts für Computertechnik beitragen können.

Zeige deine Lehrfähigkeiten

Bereite Beispiele für deine Lehrmethoden und -erfahrungen vor. Diskutiere, wie du Studierende motivieren und unterstützen würdest, insbesondere in einem dynamischen Bereich wie Machine Learning.

Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Institution und der Position und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Kultur und die Erwartungen zu erfahren.

Assistant Professorship (all genders) - Tenure Track of Machine Learning for Cyber-Physical Systems
Technische Universität Wien
Jetzt bewerben
Technische Universität Wien
Ähnliche Positionen bei anderen Arbeitgebern
Europas größte Jobbörse für Gen-Z
discover-jobs-cta
Jetzt entdecken
>