Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich Maschinelles Lernen sowie Betreuung von Studierenden.
- Unternehmen: Führende akademische Institution mit Fokus auf Innovation und Vielfalt.
- Vorteile: Unbefristete Anstellung, attraktive Vergütung und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Engagierte Umgebung mit Chancen zur Mitgestaltung der akademischen Selbstverwaltung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wissenschaft und teile dein Wissen mit der nächsten Generation.
- Qualifikationen: Doktortitel in Mathematik oder Physik und Erfahrung in der Hochschullehre.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 60000 € pro Jahr.
Umfang: Vollzeit
Befristung: unbefristet
Vergütung: A13 LBesGBW
Beginn: so bald wie möglich
Wir streben an, den Anteil von Frauen in Forschung und Lehre zu erhöhen und ermutigen insbesondere qualifizierte Wissenschaftlerinnen, sich auf diese Position zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerber*innen mit gleicher Eignung werden bevorzugt berücksichtigt.
Qualifikationen
- Exzellente Promotion, vorzugsweise im Bereich Mathematik oder Physik
- Masterabschluss, vorzugsweise im Bereich Mathematik oder Physik
- Tiefgehende Expertise in Informationstheorie und maschinellem Lernen
- Umfangreiche Erfahrung und nachweisliche Erfolge in der Lehre auf Universitätsniveau im Bereich des maschinellen Lernens
- Softwarekenntnisse: Windows, MS Office, Linux, TYPO3, LaTeX, MLflow, Python (insbesondere PyTorch) und JavaScript
- Exzellente Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich)
- Starke Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten
- Mindestens drei Jahre Erfahrung in Forschung und Lehre
- Berechtigung zur Ernennung als Beamter (Akademischer Rat/Rätin) gemäß den relevanten rechtlichen und persönlichen Anforderungen
Verantwortlichkeiten
- Lehrverpflichtung von 9 Kontaktstunden pro Woche (SWS) in den Bereichen Informatik sowie Lern- und Kognitionssysteme
- Betreuung und Mentoring von Tutoren, Masterstudierenden und Doktoranden
- Forschung im Bereich des maschinellen Lernens
- Administrative Aufgaben und interdisziplinäre Tätigkeiten, insbesondere in der Koordination von Lehraktivitäten
- Unterstützung und aktive Teilnahme an der akademischen Selbstverwaltung
Akademische*n Rätin*Rat , A13 (m/f/d) reference no. 26061 Arbeitgeber: Ulm University
Die Hochschule bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, die auf Vielfalt und Chancengleichheit setzt. Mit einem klaren Fokus auf die Förderung von Frauen in der Wissenschaft und einer starken Unterstützung für die berufliche Weiterentwicklung, ermöglicht sie ihren Mitarbeitenden, ihre Fähigkeiten in einem dynamischen akademischen Umfeld zu entfalten. Zudem profitieren die Angestellten von flexiblen Arbeitszeiten und einer engagierten Gemeinschaft, die den Austausch und die Zusammenarbeit fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Akademische*n Rätin*Rat , A13 (m/f/d) reference no. 26061 erhalten könnten
✨Netzwerken ist alles!
Nutze jede Gelegenheit, um mit anderen in deinem Fachbereich zu sprechen. Besuche Konferenzen, Workshops oder lokale Meetups. So kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und vielleicht sogar Insider-Infos über offene Stellen bekommen.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen. Recherchiere gezielt nach Institutionen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse und frage nach möglichen Möglichkeiten, auch wenn gerade keine Stellen ausgeschrieben sind.
✨Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor!
Mach dich mit typischen Fragen für akademische Positionen vertraut und übe deine Antworten. Überlege dir auch, wie du deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Informationstheorie am besten präsentieren kannst. Je besser du vorbereitet bist, desto selbstbewusster wirst du auftreten.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das macht den Prozess einfacher und zeigt, dass du wirklich interessiert bist. Außerdem kannst du sicher sein, dass deine Bewerbung direkt an die richtige Stelle gelangt.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Akademische*n Rätin*Rat , A13 (m/f/d) reference no. 26061 mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns von deinen Erfahrungen und deiner Motivation für die Stelle. Das macht deine Bewerbung einzigartig.
Betone deine Qualifikationen:Stell sicher, dass du deine akademischen Abschlüsse und relevanten Erfahrungen klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem mit einem starken Hintergrund in Mathematik oder Physik, also lass uns wissen, was du drauf hast!
Sprich unsere Sprache:Achte darauf, dass du die Begriffe und Konzepte aus der Stellenbeschreibung verwendest. Das zeigt uns, dass du die Anforderungen verstehst und dich mit dem Fachgebiet identifizierst.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! So stellst du sicher, dass wir alles richtig erhalten und du die besten Chancen auf eine Rückmeldung hast.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ulm University vorbereitet
✨Mach dich mit der Stelle vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Stellenbeschreibung genau durchlesen. Verstehe die Anforderungen und überlege dir, wie deine Erfahrungen und Qualifikationen dazu passen. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und dich vorbereitet hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Situationen aus deiner bisherigen Forschung oder Lehre, die deine Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Informationstheorie demonstrieren. Konkrete Beispiele helfen, deine Kompetenzen greifbar zu machen und zeigen, dass du die Theorie auch praktisch anwenden kannst.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das können Fragen zur Lehrmethodik, zu den Forschungsprojekten oder zur Teamdynamik sein. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Institution zu erfahren.
✨Sprich über deine Leidenschaft
Zeige deine Begeisterung für das Unterrichten und die Forschung im Bereich Machine Learning. Erkläre, warum du in diesem Bereich arbeiten möchtest und was dich motiviert. Eine positive Einstellung kann einen großen Unterschied machen und dich von anderen Bewerbern abheben.
