Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung in statistischem Lernen und Unsicherheitsquantifizierung durch.
- Unternehmen: Führende Forschungsallianz in der Metropolregion Ruhr mit internationalem Team.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung bei der Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten in einer der größten Metropolregionen Europas.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft in einem kreativen und dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Doktorat in Statistik, Mathematik oder verwandten Bereichen mit Publikationen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 60000 € pro Jahr.
Postdoc-Position in Statistischem Lernen und Unsicherheitsquantifizierung.
Die Metropolregion Ruhr bietet attraktive Karrierechancen für hervorragende Wissenschaftler und Akademiker aus aller Welt. Im Jahr 2021 gründeten die Ruhr-Universität Bochum, die TU Dortmund und die Universität Duisburg-Essen die Forschungsallianz Ruhr, um ihre internationale Spitzenforschung zu den großen Herausforderungen der Menschheit zu bündeln. In den nächsten drei Jahren werden vier Forschungszentren und ein Kolleg eingerichtet. Dies ist nur das neueste Kapitel unserer langjährigen Zusammenarbeit als Universitätsallianz Ruhr (UA Ruhr), einer Gemeinschaft von 1.300 Forschern und 120.000 Studierenden im Herzen Deutschlands.
Im Rahmen der Forschungsallianz Ruhr sucht der Lehrstuhl für Unsicherheitsquantifizierung und statistisches Lernen am Forschungszentrum für vertrauenswürdige Datenwissenschaft und Sicherheit sowie am Fachbereich Statistik der TU Dortmund einen PostDoc. Die Vergütung erfolgt gemäß dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst: TV-L E13/14. Befristeter Vertrag über 3 Jahre mit möglicher Verlängerung.
Hauptforschungsbereiche:
- Statistisches Lernen
- Bayesianische Rechenmethoden
- Unsicherheitsquantifizierung in Statistik und maschinellem Lernen
- Regularisierung und Glättung, Variablenauswahl und Modellwahl
- Flexible Regression/Überwachtes Lernen und räumliche Statistik
Ihre Qualifikationen:
- Exzellente Promotion in Statistik, Mathematik, Datenwissenschaft, Informatik oder verwandten Bereichen.
- Nachweisbare Erfolge und Publikationen in mindestens einem der oben genannten Hauptforschungsbereiche.
- Hohe Kreativität, Engagement, analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit.
- Interesse an grundlegender theoretischer Forschung oder praktischen Anwendungen in der Datenwissenschaft.
Was wir bieten:
- Kollaborative Forschung in einem multidisziplinären Team mit internationalen Experten.
- Fokus auf sowohl theoretische Forschung als auch praktische Anwendungen, mit Zusammenarbeit von akademischen und industriellen Partnern.
- Eingebettet in ein kreatives, international renommiertes Forschungsumfeld.
- Gelegenheit, zur Entwicklung eines neuen Forschungszentrums und zu Outreach-Aktivitäten beizutragen.
- Unterstützung bei der Karriereentwicklung in Richtung Universitätsprofessuren oder Forschungseinrichtungen.
- Flexible Arbeitszeiten und Optionen für Remote-Arbeit zur Förderung der Work-Life-Balance.
Weitere Informationen:
Kontakt: Prof. Dr. Nadja Klein. Die Allianz konzentriert sich auf Themen wie „One Health“, „Chemische Wissenschaften und Nachhaltigkeit“, „Vertrauenswürdige Datenwissenschaft und Sicherheit“ und „Zukünftige Energiematerialien und -systeme“.
Ihre Bewerbung:
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung (einzelne PDF, mindestens 10MB) bis zum 6. März 2023. Fügen Sie ein Motivationsschreiben, Lebenslauf und Zeugnisse bei.
Karrieremöglichkeiten:
Bevorstehende Positionen umfassen Forschungsprofessuren, wissenschaftliche Mitarbeiter und Gruppenleiter, die innovative Entwicklungen in Europas größter Metropolregion unterstützen.
Diversität:
Bewerbungen von Frauen und Personen mit Behinderungen sind besonders erwünscht.
* Postdoctoral Fellow 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 * Postdoctoral Fellow 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 * Postdoctoral Fellow 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 * Postdoctoral Fellow 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!
