Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich verteilte Daten- und Wissensverarbeitung.
- Unternehmen: Universität Basel, ein innovativer Ort für Forschung und Lehre.
- Vorteile: Exzellente Forschungsbedingungen, interdisziplinäre Zusammenarbeit und familienfreundliche Arbeitsumgebung.
- Weitere Informationen: Engagement für Diversität und Chancengleichheit wird gefördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der datengestützten Informatik und fördere verantwortungsvolle KI.
- Qualifikationen: Hervorragende Forschungsleistungen in verteilten Systemen und Datenwissenschaft.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
Professorship in Distributed Data and Knowledge Engineering (open rank) The University of Basel invites applications for a Professorship in Distributed Data and Knowledge Engineering to join the Department of Mathematics and Computer Science (DMI).
This position strengthens the long-term research and teaching profile of the department at the intersection of distributed systems, data science, and machine intelligence, core areas of computer science that are increasingly unified by the central role of data.
The new professor will contribute to the department's vision of Trustworthy and Responsible AI, the university-wide research network Responsible Digital Society, and to the University's broader AI initiative.
Your position The new professor will enhance the research portfolio of the Department of Mathematics and Computer Science and contribute to teaching at the undergraduate and graduate level.
They will be expected to foster interdisciplinary research collaborations across departments and affiliated institutions, thereby strengthening the University of Basel's contributions to the management, processing, and analysis of large and heterogeneous data.
Within the DMI, the new professor will build bridges between distributed systems, data science, and machine intelligence through shared interests in data-intensive systems, distributed infrastructures, and AI-driven data management.
Beyond the department, the position offers synergy with faculties that rely on complex data management (incl. life sciences, digital humanities, and economics) as well as with the Center for Data Analytics (Ce DA) and the Center for Scientific Computing (sci CORE).
Your profile We seek candidates with an outstanding research record in distributed data and knowledge engineering, in particular in one or several of the following areas: large-scale data integration and provenance, real-time analytics and stream processing, AI/ML data pipelines, cloud-native and distributed infrastructures, knowledge management and information retrieval, and responsible data engineering.
Priority will be given to candidates who additionally have a strong record of interdisciplinary work and who address key issues such as scalability, reproducibility, and the ethical dimensions of data and knowledge engineering.
A strong commitment to excellence in undergraduate and graduate teaching and mentorship is essential.
Preference will be given to candidates who demonstrate a vision for shaping the future of data-driven computing through both their research and educational practices.
We offer you The Department of Mathematics and Computer Science provides excellent research and teaching conditions and a stimulating academic environment.
It maintains a wide range of collaborations with other departments of the Faculty of Science and affiliated research institutions, other Faculties, as well as other universities.
The University of Basel is an equal opportunity and family-friendly employer committed to excellence through diversity.
To increase the number of women in leading academic positions, the University strongly welcomes female applicants.
Application / Contact Applications, including a curriculum vitae, list of publications indicating the five most significant papers, a statement of current and future research, a teaching statement, and names of five potential referees should be submitted online (as one single PDF file) addressed to Prof.
Dr.
Oliver Wenger, Dean of Studies of the Faculty of Science.
For further information about the position, contact Prof.
Dr.
Florina Ciorba ( florina. ciorba@unibas. ch ).
The deadline for receipt of applications is September 30, 2026 .
We kindly ask you to apply exclusively via the online application platform of the University of Basel.
Professorship in Distributed Data and Knowledge Engineering (open rank) Arbeitgeber: Universität Basel
Die Universität Basel ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden eine langfristige Perspektive in einem stabilen und zukunftsorientierten Umfeld bietet. Mit einer sorgfältigen Einarbeitungsphase und kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die Universität aktiv das Wachstum ihrer Angestellten. Die offene und serviceorientierte Arbeitskultur ermöglicht es Ihnen, direkt mit Dozierenden und Veranstaltenden zusammenzuarbeiten und Ihre technischen Fähigkeiten in einem internationalen und dynamischen Team weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Professorship in Distributed Data and Knowledge Engineering (open rank) 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 Universität Basel 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 Professorship in Distributed Data and Knowledge Engineering (open rank) 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 Professorship in Distributed Data and Knowledge Engineering (open rank) bei Universität Basel gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Basel 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 Universität Basel entscheidend sein!
