Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung in Computer Vision und Machine Learning durch, um grüne Räume zu analysieren.
- Arbeitgeber: Die Universität Zürich, die größte Universität der Schweiz, bietet ein inspirierendes Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Angebote, einschließlich Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Forschungsteam.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Wohlbefindens in der Gesellschaft durch cutting-edge Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: M.Sc. in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung in Programmierung und maschinellem Lernen.
- Andere Informationen: Frühzeitige Bewerbungen werden empfohlen, da die Auswahl sofort beginnt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Your responsibilities The successful candidate will work on a project in the EcoVision Lab in cooperation with a large project consortium to build a Public Data Lab for measuring societal wellbeing under changing circumstances together with more partners from the University of Zurich, the Statistical Office of the Canton of Zurich, and the Zurich University of the Arts. Emphasis for the doctoral project is on developing deep learning and computer vision methods to jointly analyse street-view and depth imagery, aerial and terrrestrial laser scans, satellite imagery etc. in combination with auxiliary map layers provided by the project partners, cantonal and federal Swiss agencies to come up with dense, high-resolution, spatially explicit indicators of green spaces with emphasis on societal and environmental well-being. Potential indicator domains include biomass, vegetation density, plant species, plant health etc. while project leaves ample room to explore various exciting technical avenues like uncertainty quantification, interpretability, and explainability in deep neural networks, attention-based approaches, text-to-image/point cloud translation, or diffusion models, for example. Your profile We are looking for candidates with an interest in performing innovative research, strong motivation, and an interest in software development. An ideal candidate will have: an excellent degree (M.Sc. or equivalent) in Computer Science, Machine Learning, or a related field (e.g. Electrical Engineering, Applied Mathematics) strong mathematical understanding experience in programming, preferably in Python, and engineering prior experience in machine learning, computer vision and remote sensing Furthermore, the candidate should be fluent in English, both written and spoken. What we offer Our employees benefit from a wide range of attractive offers. More Location Department of Mathematical Modeling and Machine Learning (DM3L) Information on your application Please submit your complete application (motivation letter, curriculum vitae, school and university score records, contact details of at least two referees) via the link. The deadline for applications is 31st of October 2025 and the desired starting date is early 2026. Selection will start immediately, so early submissions are encouraged. Further information Questions about the job Prof. Jan Dirk Wegner Professor jandirk.wegner@uzh.ch Working at UZH The University of Zurich, Switzerland\’s largest university, offers a range of attractive positions in various subject areas and professional fields. With around 10,000 employees and currently 12 professional apprenticeship streams the University offers an inspiring working environment on cutting-edge research and top-class education. Put your talent and skills to work with us. Find out more about UZH as an employer! j4id9895326a j4it1042a j4iy25a
Doctoral Candidate in computer vision and machine learning - analysis of green spaces and nature Arbeitgeber: Universität Zürich
Kontaktperson:
Universität Zürich HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Doctoral Candidate in computer vision and machine learning - analysis of green spaces and nature
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus deinem Bereich in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Veranstaltungen oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen kannst.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar strukturierst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern, damit du selbstbewusst auftrittst!
✨Tipp Nummer 3
Zeige dein Interesse an der Forschung! Informiere dich über aktuelle Projekte im EcoVision Lab und bringe eigene Ideen ein. Das zeigt, dass du wirklich motiviert bist und dich mit dem Thema identifizierst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Lass uns gemeinsam den besten Eindruck hinterlassen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doctoral Candidate in computer vision and machine learning - analysis of green spaces and nature
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Motivationsschreiben: Dein Motivationsschreiben sollte klar und prägnant sein. Erkläre, warum du dich für das Projekt interessierst und was dich motiviert, in diesem Bereich zu forschen. Zeig uns deine Leidenschaft für Computer Vision und Machine Learning!
Lebenslauf: Achte darauf, dass dein Lebenslauf übersichtlich und gut strukturiert ist. Hebe relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die zu den Anforderungen der Stelle passen. Wir wollen sehen, was du drauf hast!
Referenzen: Vergiss nicht, die Kontaktdaten von mindestens zwei Referenzen anzugeben. Diese sollten Personen sein, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen bestätigen können. Es ist immer gut, wenn wir jemanden haben, der für dich spricht!
Bewerbung über unsere Website: Reiche deine Bewerbung unbedingt über unsere Website ein. Das macht es für uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass deine Unterlagen nicht verloren gehen. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Zürich vorbereitest
✨Verstehe die Projektziele
Mach dich mit den Zielen des EcoVision Lab vertraut. Informiere dich über die aktuellen Projekte und wie sie zur gesellschaftlichen Wohlfahrt beitragen. Das zeigt dein Interesse und deine Motivation, Teil des Teams zu werden.
✨Technische Vorbereitung
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Computer Vision und Machine Learning auffrischst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, die deine Fähigkeiten in Python und mathematischen Konzepten demonstrieren.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das könnten Fragen zu den verwendeten Technologien oder den Herausforderungen im Projekt sein. So zeigst du, dass du aktiv an der Diskussion teilnehmen möchtest.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Teamfähigkeit und deine Motivation für innovative Forschung. Zeige, dass du bereit bist, in einem interdisziplinären Umfeld zu arbeiten und neue Ideen einzubringen.