Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung in Zeitreihenanalyse und Datenmining durch.
- Unternehmen: IDSIA, ein führendes Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz in der Schweiz.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, internationale Arbeitsumgebung und Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Möglichkeit zur Verlängerung des Vertrags und Zusammenarbeit mit einem starken Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: PhD in Zeitreihenanalyse, exzellente Programmierkenntnisse und Publikationserfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Das Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA, www.idsia.ch) eröffnet eine Stelle für einen Forscher (m/w) im Bereich der Prognose und Datenanalyse mit Zeitreihen. Beschäftigungsgrad: 100%. Vertragsdauer: 2 Jahre mit Möglichkeit der Verlängerung.
Der Forschungsbereich, der für diese Position relevant ist, umfasst die Analyse von Zeitreihen (Prognose, Clustering und Klassifikation von Zeitreihen, Anomalieerkennung usw.).
- Jobbeschreibung:
- Grundlagenforschung, die auf Veröffentlichungen in erstklassigen Fachzeitschriften und Konferenzen abzielt.
- Angewandte Forschung, Zusammenarbeit mit Industriepartnern in innovativen Projekten.
- Akquisition von Mitteln sowohl für Grundlagen- als auch für angewandte Forschung.
- Wir bieten:
- Eine zweijährige Position (Beschäftigungsgrad 100%), mit Möglichkeit der Verlängerung.
- Internationales Arbeitsumfeld.
- Zusammenarbeit mit einem starken Team von Forschern in Maschinellem Lernen und Statistik (http://ipg.idsia.ch).
- Entwicklung Ihrer eigenen beruflichen Fähigkeiten und Karrierefortschritt.
- Attraktives Gehalt, das den Schweizer Standards und der Erfahrung des Kandidaten entspricht.
- Anforderungen:
- Die Position richtet sich an Forscher, die seit maximal 10 Jahren einen Doktortitel erworben haben.
- Masterabschluss mit sehr guten Noten in Informatik, Statistik oder anderen Bereichen mit starkem Fokus auf Berechnung.
- Doktorarbeit, die sich auf die Analyse von Zeitreihen konzentriert.
- Exzellente Publikationshistorie (relativ zum Erfahrungsalter).
- Exzellente Programmierkenntnisse und Kenntnisse in modernen Bibliotheken für die Zeitreihenanalyse.
- Gute Kenntnisse von Algorithmen und Software für Maschinelles Lernen.
- Beherrschung der englischen Sprache in Wort und Schrift.
- Kommunikations- und Teamfähigkeiten.
- Wünschenswert:
- Gute Kenntnisse der italienischen Sprache in Wort und Schrift oder die Bereitschaft, diese in kurzer Zeit zu lernen.
Bewerbung: Bewerber sollten die folgenden Dokumente, verfasst in Englisch, einreichen:
- Lebenslauf mit Publikationsliste und möglicherweise Link zur Dissertation;
- Liste der Prüfungen und Noten, die während des Bachelor- und Masterstudiums erworben wurden;
- Liste von drei Referenzen (mit E-Mail-Adressen);
- Motivationsschreiben (1-2 Seiten).
Bitte reichen Sie Ihre Unterlagen über die URL ein: http://www.form-ru.app.supsi.ch/view.php?id=313336
Frist: 15. Juli 2018
Über IDSIA: Das Swiss AI Lab IDSIA (Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale) ist ein gemeinnütziges Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz, das im Kanton Tessin (Schweiz) ansässig ist. Wir konzentrieren uns auf maschinelles Lernen (tiefe neuronale Netze, verstärkendes Lernen), Operations Research, Datenanalyse und Robotik.
PostDoc in Forecasting and Data Mining with Time Series Arbeitgeber: The International Society for Bayesian Analysis
Das Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine internationale Arbeitsumgebung und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit einem starken Team von Forschern in den Bereichen Maschinelles Lernen und Statistik bietet. Wir fördern die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten ein attraktives Gehalt, das den Schweizer Standards entspricht. Zudem haben Sie die Chance, an innovativen Projekten mit Industriepartnern zu arbeiten und Ihre Forschungsergebnisse in renommierten Fachzeitschriften zu veröffentlichen.
Kontaktdaten:
The International Society for Bayesian Analysis Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PostDoc in Forecasting and Data Mining with Time Series erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei The International Society for Bayesian Analysis zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PostDoc in Forecasting and Data Mining with Time Series mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als PostDoc in Forecasting and Data Mining with Time Series bei The International Society for Bayesian Analysis gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei The International Society for Bayesian Analysis vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für The International Society for Bayesian Analysis entscheidend sein!
