Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung in statistischem Lernen und Unsicherheitsquantifizierung.
- Unternehmen: Die Ruhr-Universität Bochum und Partner bieten eine dynamische Forschungsumgebung.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Teilzeitoptionen und ein familienfreundliches Umfeld.
- Weitere Informationen: Bewerbung bis 31. Januar 2023, inklusive Motivationsschreiben und Lebenslauf.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Technologien und arbeite mit internationalen Experten zusammen.
- Qualifikationen: Doktorat in Statistik, Mathematik oder Datenwissenschaft erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
* Postdoc position in Statistical Learning and Uncertainty Quantifications *
* Postdoc position in Statistical Learning and Uncertainty Quantifications *
Being Europe’s densest university landscape, the metropolis Ruhr offers attractive career opportunities for excellent scientists and scholars from any part of the world. In 2021, the Ruhr-Universität Bochum, TU Dortmund University, and the University of Duisburg-Essen founded the Research Alliance Ruhr to bundle their top international research on grand challenges of humankind. Four research centers and a college will be established in the next three years. This is just the latest chapter of our long-standing cooperation as University Alliance Ruhr (UA Ruhr), a community of 1,300 researchers and 120,000 students in the center of Germany.
As part of the Research Alliance Ruhr, the Chair of Uncertainty Quantification and Statistical Learning at the Research Center Trustworthy Data Science & Security and the Department of Statistics at TU Dortmund is hiring at the level of a PostDoc position. Payment according to public service’s agreement: TV-L E13/14. Fixed contract term for 3 years, with extension possible.
Main Research Areas
- Statistical Learning, Bayesian Computational Methods
- Uncertainty Quantification in Statistics & Machine Learning
- Regularization & Smoothing, Variable Selection & Model Choice
- Flexible Regression/Supervised Learning & Spatial Statistics
Your Qualification
- Excellent degree (doctorate) in statistics, mathematics, data science, or similar PhD programs.
- Track record and excellent publications in at least one of the main research areas above.
- High degree of creativity, commitment, analytical competence, and interdisciplinary teamwork.
- An interdisciplinary research agenda with fundamental theoretical research or practical applications in data science.
What We Offer
We work in a multidisciplinary team on collaborative research projects jointly envisioned by leading international experts from different domains. We aim at both theoretical research and practical applications in close collaboration with academic and industrial partners. The positions are embedded in a creative, attractive, and internationally renowned research environment. With your research and teaching duties, you will play a primary role in the development of our new Research Center and outreach with trustworthy technology to the public. Our international network of researchers and industry partners ensures a seamless transition into your next career step as a university professor or researcher at an international institution. We value a balanced and family-friendly work-life balance, offering options for flexible working hours or part-time remote work.
More Information
Further information about the Research Center can be found at:
www.rc-trust.ai
If you have any further questions, please contact:
Prof. Dr. Nadja Klein
nadja.klein@statistik.tu-dortmund.de
https://rc-trust.ai/klein/
Research Alliance Ruhr
The Research Alliance Ruhr is a cooperation of the three major universities in the Ruhr region, initiated by the Ruhr Conference. The four research centers will focus on “One Health – from Molecules to Systems,” “Chemical Sciences and Sustainability,” “Trustworthy Data Science and Security,” and “Future Energy Materials and Systems.” An additional “College for Social Sciences and Humanities” is being established.
Your Application
If you are interested in the position, please send your application (as a single PDF of at least 10MB) by 31st January 2023 to nadja.klein@statistik.tu-dortmund.de. Please include a motivation letter, CV, and copies of your certificates.
Career Opportunities
Our Research Center plans to hire 12 research professors in the coming years and offers numerous positions for research assistants and group leaders. Join us now to help create trustworthy innovations for the digital world of tomorrow in Europe’s largest metropolitan region.
Diversity
The TU Dortmund University aims to increase the percentage of women in the scientific faculties, and applications from women are particularly encouraged. Applications from severely disabled persons are also welcome.
#J-18808-Ljbffr
* Postdoc position in Statistical Learning and Uncertainty Quantifications * 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.
Kontaktdaten:
The International Society for Bayesian Analysis Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so * Postdoc position in Statistical Learning and Uncertainty Quantifications * erhalten könntest
✨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 position in Statistical Learning and Uncertainty Quantifications * 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 position in Statistical Learning and Uncertainty Quantifications * 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!
