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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Mitarbeit an einem internationalen Forschungsprojekt zu Graphischen Neuronalen Netzen.
- Arbeitgeber: Exzellenzuniversität Hamburg, führend in Forschung und Bildung.
- Mitarbeitervorteile: Sichere Vergütung, flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte den digitalen Wandel und entwickle innovative Lösungen für globale Herausforderungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in quantitativen Fächern und Kenntnisse in Python oder R.
- Andere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit exzellenten Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Projekt „Graphische Neuronale Netze für ökonomische Anwendungen“ § 28 Abs. 3 HmbHG
EinrichtungUniversity of Hamburg Business School, Professur für Statistik mit Anwendung in der Betriebswirtschaftslehre
Arbeitsbeginn01.02.2026, befristet bis 30.06.2027 (auf der Grundlage von § 2 Wissenschaftszeitvertragsgesetz)
Bewerbungsschluss29.10.2025
ArbeitsumfangTeilzeit
Wochenstunden75 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit
Ihre Aufgaben
Die Aufgaben umfassen wissenschaftliche Dienstleistungen im o. g. Projekt. Außerhalb der Dienstaufgaben besteht Gelegenheit zur wissenschaftlichen Weiterbildung.
Das Aufgabengebiet umfasst die Mitarbeit in einem DFG-finanzierten, internationalen Forschungsprojekt zu Graphischen Neuronalen Netzen. Die Aufgaben umfassen die Aufbereitung von Daten, Entwicklung und Implementierung von neuronalen Netzen für Netzwerke und zur Erkennung von Anomalien und die Erstellung von Dokumentationen und Lehrmaterialien. Es werden Publikationen in international führenden Journalen und die Präsentation auf internationalen Konferenzen angestrebt. Es besteht auch die Möglichkeit für Auslandsaufenthalte und die Sammlung von Lehrerfahrung.
Abschluss eines den Aufgaben entsprechenden Hochschulstudiums.
Insbesondere werden Absolvent:innen mit einem Abschluss in quantitativen Studienfächern (Mathematik, Statistik, Informatik, VWL mit quantitativem Schwerpunkt und vergleichbare Studienfächer) mit einem sehr guten Studienabschluss gesucht. Auch werden sehr gute Kenntnisse in (statistischer) Programmierung (Python und R) erwartet. Erfahrung, Kenntnisse oder Interesse im Bereich neuronaler Netze, Deep Learning, des Maschinellen Lernens und der Datenanalyse sind wünschenswert.
Wir bieten Ihnen
- Sichere Vergütung nach Tarif
- Weiterbildungsmöglichkeiten
- Betriebliche Altersvorsorge
- Flexible Arbeitszeiten
- Möglichkeiten zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie
- Gesundheitsmanagement, EGYM Wellpass
- Bildungsurlaub
- 30 Tage Urlaub/Jahr
Die Exzellenzuniversität Hamburg gehört zu den forschungsstärksten Wissenschafts- und Bildungseinrichtungen Deutschlands. Durch Forschung und Lehre, Bildung und Wissenstransfer auf höchstem Niveau fördern wir die Entwicklung einer neuen Generation verantwortungsbewusster Weltbürger:innen, die den globalen Herausforderungen unserer Zeit gewachsen ist. Mit unserem Leitmotiv „Innovating and Cooperating for a Sustainable Future in a Digital Age“ gestalten wir die Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen und außerwissenschaftlichen Partnerinstitutionen in der Metropolregion Hamburg und weltweit. Wir laden Sie ein, Teil unserer Gemeinschaft zu werden, um gemeinsam mit uns einen nachhaltigen und digitalen Wandel für eine dynamische und pluralistische Gesellschaft zu gestalten.
Die Universität Hamburg engagiert sich für Chancengerechtigkeit. Vielfalt bereichert unser universitäres Leben in Studium, Forschung, Lehre, Bildung und am Arbeitsplatz. Wir begrüßen daher alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, geschlechtlicher Identität, sexueller Orientierung, ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion oder Weltanschauung sowie Behinderung oder Erkrankung.
Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte behinderte Menschen haben Vorrang vor gesetzlich nicht bevorrechtigten bewerbenden Personen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung.
Bitte senden Sie uns Ihre Bewerbung mit folgenden Unterlagen ausschließlich über das Online-Bewerbungsformular:
#J-18808-Ljbffr
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Projekt „Graphische Neuronale Netze für ökonomische Anwen[...] Arbeitgeber: Universität Hamburg
Kontaktperson:
Universität Hamburg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Projekt „Graphische Neuronale Netze für ökonomische Anwen[...]
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche ins Gespräch zu kommen. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen über ihre Erfahrungen. Wer weiß, vielleicht gibt's ja eine direkte Verbindung zur Universität Hamburg!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen dich finden. Kontaktiere direkt Professor:innen oder Forscher:innen, die in deinem Interessensgebiet arbeiten. Zeig dein Interesse an ihren Projekten und frag nach Möglichkeiten zur Mitarbeit.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir im Vorstellungsgespräch gestellt werden könnten. Überlege dir auch, wie du deine Kenntnisse in Python und R am besten präsentieren kannst. Übung macht den Meister!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Vergiss nicht, deine Bewerbung über unser Online-Bewerbungsformular einzureichen. So stellst du sicher, dass alles richtig ankommt und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in im Projekt „Graphische Neuronale Netze für ökonomische Anwen[...]
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für das Projekt interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, R und neuronalen Netzen klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Theorie kennt, sondern auch praktische Erfahrungen mitbringt. Zeig uns, was du kannst!
Sei strukturiert: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Informationen übersichtlich zu präsentieren. Das erleichtert uns das Lesen und zeigt, dass du organisiert bist.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unser Online-Bewerbungsformular einzureichen. Das ist der schnellste Weg, um sicherzustellen, dass wir alles erhalten und deine Unterlagen direkt im richtigen System landen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Hamburg vorbereitest
✨Verstehe das Projekt
Mach dich mit dem Projekt „Graphische Neuronale Netze für ökonomische Anwendungen“ vertraut. Lies die neuesten Publikationen und Berichte, um zu zeigen, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen in diesem Bereich verstehst.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu neuronalen Netzen, Deep Learning und Programmierung in Python und R. Übe, wie du deine Kenntnisse und Erfahrungen in diesen Bereichen klar und präzise präsentieren kannst.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da es sich um ein internationales Forschungsprojekt handelt, ist Teamarbeit entscheidend. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit in einem multikulturellen Umfeld demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Position und dem Projekt zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Projekt oder den Möglichkeiten zur wissenschaftlichen Weiterbildung, um dein Engagement zu unterstreichen.
