Full Professor of Machine Learning Foundations

Full Professor of Machine Learning Foundations

Wien Vollzeit Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich der Grundlagen des maschinellen Lernens.
  • Unternehmen: Wirtschaftsuniversität Wien mit internationalem Renommee.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Vertragsoptionen und akademische Freiheit.
  • Weitere Informationen: Bewerbungsfrist bis 16. Juli 2025.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des maschinellen Lernens an einer renommierten Universität.
  • Qualifikationen: Internationale Reputation in der Forschung und einschlägige akademische Abschlüsse.

Die Wirtschaftsuniversität Wien lädt derzeit zur Bewerbung um die Position eines Vollprofessors für Grundlagen des maschinellen Lernens am Institut für Finanzwirtschaft, Rechnungswesen und Statistik ein. Die Kandidaten sollten einen internationalen Ruf als Forscher in ihrem Fachgebiet etabliert haben. Je nach akademischen Qualifikationen des Kandidaten kann der Arbeitsvertrag entweder als unbefristeter Arbeitsvertrag oder als befristeter Arbeitsvertrag mit der Option auf eine unbefristete Verlängerung abgeschlossen werden. Die Frist endet am 16. Juli 2025.

Full Professor of Machine Learning Foundations Arbeitgeber: The International Society for Bayesian Analysis

Das Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA) bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Forscher im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und Text Mining. Mit einem internationalen Team von Experten, attraktiven Gehältern, die den Schweizer Standards entsprechen, und umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung, ist IDSIA der ideale Ort für junge Wissenschaftler, die ihre Karriere in einem dynamischen und innovativen Umfeld vorantreiben möchten.

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Kontaktdaten:

The International Society for Bayesian Analysis Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Full Professor of Machine Learning Foundations mit Bravour zu bestehen

Forschungskompetenz im Bereich Maschinelles Lernen
Internationale Reputation
Lehrfähigkeiten
Wissenschaftliche Publikationen
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Projektmanagement
Datenanalyse