Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich probabilistischer Machine-Learning-Methoden an einer Volluniversität.
- Unternehmen: Interdisziplinäres digitales Labor der Universität Graz mit innovativer Forschungsumgebung.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und ein angenehmes Arbeitsklima.
- Weitere Informationen: Die Universität Graz fördert aktiv die Gleichstellung der Geschlechter.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite interdisziplinär in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Doktorat/PhD in Mathematik oder Informatik und Erfahrung in interdisziplinärer Lehre.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Professur für Machine Learning Methods (m/w/d) IDea_Lab
Stellenprofil
- Bewerbungsfrist: 16.09.2026
- Wochenstunden: 40 h/W
- Verwendungsgruppe: A1
- Dienstbeginn: Oktober 2027
- Anstellungsdauer: Unbefristet
- Mindestentgelt: € 93.986,20 brutto/Jahr (kollektivvertraglich; Verhandlungsspielraum möglich)
Aufgaben und Verantwortlichkeiten
- Die Professur konzentriert sich auf methodische Grundlagen und Anwendungen probabilistischer Machine-Learning-Methoden im interdisziplinären Kontext einer Volluniversität.
- Probabilistische Modelle und Methoden sind zentrale Bausteine moderner KI und bilden die Basis für Anwendungen in Geistes-, Natur-, Umwelt-, Rechts-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften.
- Schwerpunkte der Tätigkeit:
- Entwicklung und Analyse probabilistischer Modelle (z. B. Bayes'sche Modelle, latente Variablenmodelle)
- Effiziente Inferenzmethoden (z. B. Sampling-Methoden), Unsicherheitsquantifizierung, Kalibrierung und probabilistische Prognose
- Interdisziplinäre Anwendung dieser Methoden in Forschung und Lehre
- Stärkung der methodischen Expertise des IDea_Lab (Interdisziplinäres Digitales Labor für Machine Learning, Data Science und digitale Transformation)
- Aufbau robuster interdisziplinärer Forschungsnetzwerke innerhalb der Universität Graz, ausgehend vom fakultätsübergreifenden IDea_Lab
- Konsolidierung des Fachgebiets durch neuartige interdisziplinäre Konzepte in Zusammenarbeit mit bestehenden Professuren und Forschungspartner:innen
- Die Professur pflegt enge Verbindungen zu Statistik, Optimierung, Data Science, Angewandter Mathematik und verschiedenen Fachbereichen der Universität Graz.
Anstellungserfordernisse
- Abgeschlossenes inländisches oder gleichwertiges ausländisches Hochschulstudium (Doktorat/Ph D)
- Habilitation oder gleichzuwertende Qualifikation in Mathematik, Informatik oder fachnahen Disziplinen
- Hervorragende wissenschaftliche Qualifikation in Forschung und Lehre für das Fachgebiet (in Relation zu akademischem Alter und Erwerbsunterbrechungen durch Betreuungspflichten)
- Erfolgreiche Einwerbung kompetitiver Drittmittelprojekte
- Kompetenz in Hochschuldidaktik inkl. Einsatz digitaler Medien
- Erfahrung in der Betreuung von Nachwuchswissenschafter:innen
- Auslandserfahrung während der wissenschaftlichen Laufbahn
- Management- und Führungserfahrung
- Kompetenz in Gender Mainstreaming und Diversitätsmanagement
- Exzellente Englischkenntnisse und Bereitschaft, Deutsch zu lernen
Fachliche Anforderungen
- Herausragende wissenschaftliche Leistungen in interdisziplinärer Anwendung und Methodenentwicklung des probabilistischen Maschinellen Lernens
- Nachgewiesene interdisziplinäre Zusammenarbeit durch Publikationen in hochrangigen Fachjournalen
- Erfahrung oder Bereitschaft zu interdisziplinärer Lehre
- Wissenschaftskommunikation (wünschenswert)
- Open Science (wünschenswert)
Persönliche Kompetenzen
- Hohe Motivation zu wissenschaftlicher Exzellenz in Forschung und Lehre
- Verantwortungsbewusste Arbeitsweise
- Teamfähigkeit und Inspirationskraft für Kolleg:innen und Studierende
- Freude an interdisziplinärer und internationaler Zusammenarbeit
- Wissenschaftliche Integrität und Problemlösungsfähigkeit
Wir bieten
- Abwechslungsreiche, eigenverantwortliche Tätigkeit
- Angenehmes Arbeitsklima und flexible Arbeitszeiten
- Zahlreiche Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
- Herausforderndes Umfeld mit Teamgeist und Arbeitsfreude
Bewerbungsunterlagen (in englischer Sprache)
- Bewerbungsschreiben
- Lebenslauf mit Beschreibung des wissenschaftlichen Werdegangs
- Publikationsverzeichnis (nummeriert, mit vollständigen bibliographischen Angaben, geordnet nach): Monographien, (Mit-)herausgegebene Bände, Zeitschriftenartikel, Sonstiges
- Lehrkonzept inkl. Darstellung der bisher abgehaltenen Lehre
- Liste der bisherigen Forschungsprojekte und Kooperationen
- Beschreibung der zukünftigen Forschungsabsichten
- Nennung der fünf wichtigsten Publikationen
Kontakt: Univ. Prof. Dr. Martin Holler
Hinweise
Die Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteils in Leitungsfunktionen an und fordert qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig berücksichtigt. Bewerbungen ausschließlich über das webbasierte Bewerber:innen-Tool der Universität Graz (datenschutzrechtliche Vorgaben).
Professur für Machine Learning Methods 2 Arbeitgeber: Universität Graz
Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und persönliche Entwicklung setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem positiven Arbeitsklima, das Kreativität und Engagement fördert. Besonders in dieser Rolle als Koordinator:In für Front-Office und Lehre in einer internationalen Umgebung haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem vielfältigen Team einzubringen und weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Professur für Machine Learning Methods 2 erhalten könntest
✨Sei aktiv in lokalen Datenbank-Communities
Schau dir lokale Meetup-Gruppen oder Online-Communities an, die sich mit Datenbanken beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei der Jobsuche helfen können. Viele Unternehmen schätzen Empfehlungen aus diesen Communities.
✨Zeige deine Skills in Open-Source-Projekten
Beteilige dich an Open-Source-Projekten, die mit Datenbanken arbeiten. So kannst du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen und gleichzeitig einen beeindruckenden Portfoliobereich aufbauen, den du potenziellen Arbeitgebern präsentieren kannst.
✨Besuche Jobmessen und Recruiting-Events
Jobmessen sind eine großartige Gelegenheit, um direkt mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Informiere dich über lokale Jobmessen, die sich auf Tech- und Datenbankrollen konzentrieren, und bereite uns vor, um unseren Lebenslauf und unser Interesse an der Rolle zu präsentieren.
✨Bewirb dich direkt bei Universität Graz
Wir empfehlen dir, auch direkt über unsere Website bei Universität Graz für die Stelle als Professur für Machine Learning Methods 2 zu bewerben. Zeig uns deine Leidenschaft für Datenbanken und warum du Teil unseres Teams werden möchtest. Jede Bewerbung zählt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Professur für Machine Learning Methods 2 mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Datenbank-Skills hervorheben:In deinem Lebenslauf solltest du unbedingt deine Erfahrungen mit verschiedenen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB betonen. Wenn du spezielle Projekte oder Aufgaben in deinem letzten Job hast, die deine Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken zeigen, nenn diese unbedingt!
Projekte und Zertifikate erwähnen:Falls du an relevanten Projekten oder Kursen in Bezug auf Datenbanken teilgenommen hast, pack sie in dein Portfolio oder erwähne sie in deinem Anschreiben. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungskonzepte beherrschst!
Motivation und Teamfähigkeit zeigen:Da du dich auf eine Vollzeitstelle bewirbst, ist es wichtig, dass du in deinem Anschreiben deutlich machst, warum du leidenschaftlich an der Arbeit mit Datenbanken interessiert bist und wie gut du im Team arbeiten kannst. Unternehmen suchen oft nach Mitarbeitern, die auch über die technischen Fähigkeiten hinaus ins Team passen.
Die richtige Struktur im Lebenslauf:Gestalte deinen Lebenslauf klar und strukturiert – in der Datenbankbranche kommt es nicht nur auf die Inhalte an, sondern auch auf die Art und Weise, wie du sie präsentierst. Nutze klare Überschriften und Absätze, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen hervorzuheben. Und vergiss nicht, dein Lebenslauf sollte so aufbereitet sein, dass man sofort erkennt, dass du ein wahres Datenbanktalent bist!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Graz vorbereitet
✨Sei bereit für technische Fragen zur Datenbankverwaltung
Egal, ob es um SQL-Abfragen, Datenmodellierung oder Performance-Optimierung geht, du solltest die Grundlagen perfekt beherrschen. Bereite dich darauf vor, praktische Probleme zu lösen und deine Lösungsansätze zu erklären – das zeigt, dass du nicht nur Theorie kennst, sondern auch praktisch umgehen kannst!
✨Portfolio nicht vergessen!
Wenn du bereits an Datenbankprojekten gearbeitet hast, bringe Beispiele mit, die deine Fähigkeiten zeigen. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und wie deine Ansätze zur Effizienz der Datenbank beigetragen haben. Ein starkes Portfolio kann dich von anderen Kandidaten abheben!
✨Verstehe die spezifischen Tools der Branche
Je nach Universität Graz könnte es sein, dass ihr spezifische Datenbankmanagementsysteme nutzt. Mach dich mit diesen vertraut und zeige dein Wissen über die neuesten Tools und Technologien. Das zeigt, dass du aufmerksam bist und dich bereits mit ihrer Arbeitsweise beschäftigt hast.
✨Motivation und Entwicklung in den Vordergrund stellen
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wollen sie wissen, dass du langfristig motiviert bist. Erkläre, warum dich die Arbeit in der Datenbankverwaltung begeistert und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln möchtest, um einen Mehrwert für Universität Graz zu schaffen.
