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 und ein unterstützendes akademisches Umfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältige interdisziplinäre Zusammenarbeit und Förderung von Frauen in Führungspositionen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der datengestützten Informatik und fördere verantwortungsvolle KI.
- Qualifikationen: Hervorragende Forschungsleistungen in verteilten Daten und Wissensmanagement.
Die Universität Basel lädt Bewerbungen für eine Professur in Distributed Data and Knowledge Engineering ein, um dem Department für Mathematik und Informatik (DMI) beizutreten. Diese Position stärkt das langfristige Forschungs- und Lehrprofil des Departments an der Schnittstelle von verteilten Systemen, Datenwissenschaft und maschineller Intelligenz, Kernbereichen der Informatik, die zunehmend durch die zentrale Rolle von Daten vereint werden.
Der neue Professor wird zur Vision des Departments von vertrauenswürdiger und verantwortungsvoller KI, dem universitätsweiten Forschungsnetzwerk Verantwortliche Digitale Gesellschaft und zur breiteren KI-Initiative der Universität beitragen.
Ihre Position: Der neue Professor wird das Forschungsportfolio des Departments für Mathematik und Informatik erweitern und zum Unterricht auf Bachelor- und Masterebene beitragen. Es wird erwartet, dass er interdisziplinäre Forschungskooperationen über Abteilungen und angeschlossene Institutionen fördert, wodurch die Beiträge der Universität Basel zum Management, zur Verarbeitung und zur Analyse großer und heterogener Daten gestärkt werden.
Innerhalb des DMI wird der neue Professor Brücken zwischen verteilten Systemen, Datenwissenschaft und maschineller Intelligenz bauen, durch gemeinsame Interessen an datenintensiven Systemen, verteilten Infrastrukturen und KI-gesteuertem Datenmanagement. Über das Department hinaus bietet die Position Synergien mit Fakultäten, die auf komplexes Datenmanagement angewiesen sind (einschließlich Lebenswissenschaften, digitale Geisteswissenschaften und Wirtschaft) sowie mit dem Center for Data Analytics (CeDA) und dem Center for Scientific Computing (sciCORE).
Ihr Profil: Wir suchen Kandidaten mit einer herausragenden Forschungsbilanz in distributed data und knowledge engineering, insbesondere in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: großangelegte Datenintegration und Provenienz, Echtzeitanalysen und Stream-Verarbeitung, KI/ML-Datenpipelines, cloud-native und verteilte Infrastrukturen, Wissensmanagement und Informationsretrieval sowie verantwortungsvolles Datenengineering. Priorität wird Kandidaten eingeräumt, die zusätzlich eine starke Bilanz in interdisziplinärer Arbeit haben und zentrale Themen wie Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und die ethischen Dimensionen von Daten und Wissensengineering ansprechen.
Ein starkes Engagement für Exzellenz in der Lehre auf Bachelor- und Masterniveau sowie Mentoring ist unerlässlich. Bevorzugt werden Kandidaten, die eine Vision für die Gestaltung der Zukunft des datengestützten Rechnens sowohl durch ihre Forschung als auch durch ihre Bildungspraktiken demonstrieren.
Wir bieten Ihnen: Das Department für Mathematik und Informatik bietet hervorragende Forschungs- und Lehrbedingungen sowie ein anregendes akademisches Umfeld. Es pflegt eine breite Palette von Kooperationen mit anderen Abteilungen der Fakultät für Naturwissenschaften und angeschlossenen Forschungsinstitutionen, anderen Fakultäten sowie anderen Universitäten. Die Universität Basel ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit und Familienfreundlichkeit fördert und sich durch Vielfalt für Exzellenz einsetzt. Um die Anzahl der Frauen in führenden akademischen Positionen zu erhöhen, begrüßt die Universität ausdrücklich weibliche Bewerber.
Bewerbung / Kontakt: Bewerbungen, einschließlich eines Lebenslaufs, einer Liste von Publikationen, die die fünf bedeutendsten Arbeiten angeben, einer Erklärung zu aktuellen und zukünftigen Forschungsprojekten, einer Lehrstatement und den Namen von fünf potenziellen Gutachtern, sollten online (als eine einzige PDF-Datei) an Prof. Dr. Oliver Wenger, Dekan der Fakultät für Naturwissenschaften, gerichtet werden. Für weitere Informationen zur Position kontaktieren Sie bitte Prof. Dr. Florina Ciorba. Die Frist für den Eingang der Bewerbungen ist der 30. September 2026. Wir bitten Sie, sich ausschließlich über die Online-Bewerbungsplattform der Universität Basel zu bewerben.
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!
