Professur für neuronale Netze Jetzt bewerben

Professur für neuronale Netze

Freiberg Professur 60000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Lehre und Forschung in Artificial Intelligence und maschinellem Lernen.
  • Arbeitgeber: TU Bergakademie Freiberg ist eine angesehene Universität mit starken Wirtschaftsbeziehungen.
  • Mitarbeitervorteile: Freundliches Team, Forschungschancen, Fortbildungsprogramme und flexible Arbeitsmodelle.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite in einem inspirierenden Umfeld.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrener Professor mit Expertise in neuronalen Netzen und verwandten Bereichen.
  • Andere Informationen: Bewerbungen bitte an das Dezernat für Personalangelegenheiten senden.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.

Die Fakultät für Mathematik und Informatik der TU Bergakademie Freiberg sucht einen erfahrenen Professor, der sich mit der Forschung und Lehre in den Bereichen Artificial Intelligence und maschinelles Lernen befasst. Unsere Universität ist bekannt für ihre starken Beziehungen zu nationalen und internationalen Wirtschaftsverbänden.

Was wir bieten

  • Ein freundliches Team
  • Chancen zur Forschung
  • Fortbildungsprogramme
  • Flexibilitätsvorstellungen

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung an das Dezernat für Personalangelegenheiten der TU Bergakademie Freiberg. Wir freuen uns auf Ihre Anmeldung!

Professur für neuronale Netze Arbeitgeber: TU Bergakademie Freiberg

Die TU Bergakademie Freiberg ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet, in der Forschung und Lehre im Bereich der neuronalen Netze gefördert werden. Mit einem freundlichen Team, umfangreichen Fortbildungsprogrammen und flexiblen Arbeitsmodellen unterstützen wir die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. Unsere starken Verbindungen zu nationalen und internationalen Wirtschaftsverbänden bieten zudem einzigartige Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und Vernetzung.
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Kontaktperson:

TU Bergakademie Freiberg HR Team

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So bekommst du den Job: Professur für neuronale Netze

Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Kontaktiere ehemalige Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der akademischen Welt tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke und möglicherweise sogar Empfehlungen geben.

Tip Nummer 2

Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte an der TU Bergakademie Freiberg. Zeige in deinem Gespräch, dass du die Entwicklungen in der Fakultät verfolgst und wie deine Expertise in neuronalen Netzen dazu beitragen kann.

Tip Nummer 3

Bereite dich auf mögliche Fragen zur Lehre vor. Überlege dir, wie du deine Lehrmethoden anpassen würdest, um Studierende für Artificial Intelligence und maschinelles Lernen zu begeistern.

Tip Nummer 4

Sei bereit, über deine bisherigen Forschungsarbeiten zu sprechen. Betone, wie deine Erfahrungen und Ergebnisse in der Vergangenheit einen Mehrwert für die Fakultät bringen können.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Professur für neuronale Netze

Forschungskompetenz im Bereich neuronale Netze
Erfahrung in der Lehre von Artificial Intelligence und maschinellem Lernen
Kenntnisse in Programmierung und Softwareentwicklung
Vertrautheit mit gängigen Frameworks für maschinelles Lernen (z.B. TensorFlow, PyTorch)
Analytische Fähigkeiten zur Datenanalyse und -interpretation
Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit
Kommunikationsfähigkeiten zur Vermittlung komplexer Konzepte
Engagement für die akademische Weiterbildung
Kenntnisse über aktuelle Trends und Entwicklungen in der KI-Forschung
Projektmanagementfähigkeiten für Forschungsprojekte

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Forschung über die Universität: Informiere dich gründlich über die TU Bergakademie Freiberg, ihre Fakultät für Mathematik und Informatik sowie deren Forschungsprojekte im Bereich der neuronalen Netze. Dies hilft dir, deine Bewerbung gezielt auf die Universität auszurichten.

Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle relevanten Dokumente bereit hast, einschließlich deines Lebenslaufs, Publikationslisten, Nachweisen über Lehrtätigkeiten und einem Motivationsschreiben, das deine Forschungsschwerpunkte und Lehrphilosophie darlegt.

Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens darstellst. Betone, wie du zur Forschung und Lehre an der TU Bergakademie Freiberg beitragen kannst.

Bewerbung einreichen: Reiche deine vollständige Bewerbung an das Dezernat für Personalangelegenheiten der TU Bergakademie Freiberg ein. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und vollständig sind, bevor du die Bewerbung absendest.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TU Bergakademie Freiberg vorbereitest

Bereite dich auf Fachfragen vor

Da die Position einen starken Fokus auf neuronale Netze und maschinelles Lernen hat, solltest du dich auf spezifische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Lehre, die deine Expertise unter Beweis stellen.

Zeige deine Forschungsinteressen

Sei bereit, über deine aktuellen und zukünftigen Forschungsprojekte zu sprechen. Die Fakultät sucht jemanden, der innovative Ideen hat und bereit ist, zur Forschungsgemeinschaft beizutragen. Stelle sicher, dass du deine Vision klar kommunizieren kannst.

Betone deine Lehrmethoden

Da die Lehre ein wichtiger Bestandteil der Professur ist, solltest du deine Ansätze und Methoden im Unterricht erläutern können. Bereite Beispiele vor, wie du komplexe Themen verständlich machst und Studierende motivierst.

Informiere dich über die Universität

Zeige dein Interesse an der TU Bergakademie Freiberg, indem du dich über ihre Programme, Forschungsprojekte und Kooperationen informierst. Dies zeigt, dass du dich mit der Institution identifizierst und bereit bist, aktiv zur Gemeinschaft beizutragen.

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  • Professur für neuronale Netze

    Freiberg
    Professur
    60000 - 84000 € / Jahr (geschätzt)
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    Bewerbungsfrist: 2027-02-02

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    TU Bergakademie Freiberg

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