Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung in KI und Informationssystemen durch und arbeite mit Industriepartnern zusammen.
- Unternehmen: Die Universität Luxemburg ist eine internationale Forschungsuniversität mit einem dynamischen, multikulturellen Umfeld.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, moderne Ausstattung und hervorragende Karrieremöglichkeiten in einem internationalen Team.
- Weitere Informationen: Vibrante Forschungsgruppe mit interdisziplinärem Ansatz und exzellenten Verbindungen zur Industrie.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und trage zur Lösung bedeutender gesellschaftlicher Herausforderungen bei.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in KI, Informatik oder verwandten Bereichen und starke Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43445 - 43445 € pro Jahr.
Die Universität Luxemburg ist eine internationale Forschungsuniversität mit einem deutlich mehrsprachigen und interdisziplinären Charakter. Das Interdisziplinäre Zentrum für Sicherheit, Zuverlässigkeit und Vertrauen (SnT) an der Universität Luxemburg ist ein führendes internationales Forschungs- und Innovationszentrum für sichere, zuverlässige und vertrauenswürdige IKT-Systeme und -Dienste.
Wir suchen Forscher aus verschiedenen akademischen Hintergründen, die zu unseren Projekten in Bereichen wie Netzwerk-Sicherheit, Informationssicherheit, modellgetriebene Sicherheit, Cloud-Computing, Kryptographie, Satellitensysteme, Fahrzeugnetze und IKT-Dienste & Anwendungen beitragen.
Der erfolgreiche Kandidat wird der jungen, dynamischen und interdisziplinären FINATRAX-Forschungsgruppe beitreten, die Brücken zwischen der Betriebsforschung und der Informationssystemtechnik schlägt. Die Gruppe führt Forschung zur Anwendung und den Auswirkungen neuer Technologien wie DLT/Blockchain, GenAI, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Mensch-Computer-Interaktion und IoT/5G auf Organisationen aus dem privaten und öffentlichen Sektor durch.
Ihre Rolle umfasst:
- Durchführung von Forschungen in den Interessensgebieten der Forschungsgruppe, z.B. unter Verwendung der Design Science Research (DSR) Methodik, Zusammenarbeit mit unseren Industriepartnern zur Erfassung von Anforderungen für die Automatisierung von Aufgaben.
- Bewertung des Potenzials hybrider LLMs zur effektiven Adressierung dieser Bedürfnisse und Optimierung von Arbeitsabläufen.
- Entwicklung und Benchmarking modernster LLMs in Bezug auf sozio-technische und techno-ökonomische Faktoren wie Kosten, Leistung und Datenschutz.
- Entwurf und Entwicklung fortschrittlicher Wissensgrapharchitekturen zur Strukturierung, Verbindung und Anreicherung komplexer Datenökosysteme.
- Untersuchung der Leistung hybrider LLMs - wissensbasierte Ansätze zur Automatisierung von Aufgaben.
- Integration von Wissensgraphen mit LLMs zur Ermöglichung kontextbewusster Einblicke und skalierbarer KI-Anwendungen.
- Verbreitung der Ergebnisse durch wissenschaftliche Publikationen in Fachzeitschriften an der Schnittstelle zwischen Informationssystemen und Informatik.
- Unterstützung bei der Konzeptualisierung und dem Schreiben von Forschungsanträgen zur Gewinnung von Industriepartnerschaften sowie nationalen und europäischen Förderprojekten.
- Durchführung von Forschungsprojekten und Erstellung von Projektlieferungen.
Ihr Profil:
- Master-Abschluss in Künstlicher Intelligenz, Informatik, Computertechnik, Softwaretechnik, Datenwissenschaft, Informationssystemen (Ingenieurwesen) oder verwandten Bereichen mit einem KI-Hintergrund.
- Starke Programmierkenntnisse in mindestens einer wichtigen Programmiersprache.
- Interesse an cloudbasierten Architekturen.
- Vertrautheit mit Wissensgraphen, LLMs und Interesse an semantischer/kognitiver Suche sind von Vorteil.
- Ein kooperativer Teamplayer mit dem Wunsch, einen persönlichen Einfluss innerhalb unserer interdisziplinären Forschungsgruppe auszuüben.
- Engagement für die Teilnahme an der Gestaltung und Implementierung hochwertiger Lösungen, die bedeutende Probleme lösen.
- Selbstinitiative, Kreativität, Neugier, Flexibilität und Begeisterung für die Arbeit.
Sprachliche Anforderungen: Bewerber müssen mindestens B2-Niveau in der Sprache ihrer Dissertation nachweisen. Für Details und akzeptierte Zertifikate besuchen Sie bitte die Bewerbung für die Zulassung - Doktoranden.
Wir bieten:
- Eine moderne, dynamische Universität mit einer persönlichen und integrativen Atmosphäre.
- Ein außergewöhnliches Forschungsumfeld, unterstützt von qualifiziertem Personal und hochwertiger Ausstattung.
- Starke Verbindungen zu professionellen Sektoren und dem luxemburgischen Arbeitsmarkt.
- Ein einzigartiger urbaner Campus mit hervorragender Infrastruktur.
Wie man sich bewirbt:
- Bewerbungen sollten Folgendes enthalten: Lebenslauf, ein Anschreiben, das Ihre Motivation für dieses Doktorarbeitsthema darstellt und erklärt, wie Ihre Qualifikationen und Bestrebungen mit dem akademischen Fokus übereinstimmen, sowie ein Transkript aller Module und Ergebnisse aus besuchten Universitätskursen.
- Frühzeitige Bewerbungen werden dringend empfohlen, da die Bewerbungen bei Eingang bearbeitet werden. Bitte bewerben Sie sich ONLINE formell über das HR-System. Bewerbungen per E-Mail werden nicht berücksichtigt.
- Alle qualifizierten Personen sind eingeladen, sich zu bewerben. Im Einklang mit unseren Werten fördert die Universität Luxemburg eine inklusive Kultur.
Allgemeine Informationen:
- Vertragsart: Befristeter Vertrag 36 Monate - verlängerbar auf bis zu 48 Monate, falls erforderlich.
- Arbeitszeiten: Vollzeit 40,0 Stunden pro Woche.
- Standort: Kirchberg-Campus.
- Interne Bezeichnung: Doktorand.
- Stellenreferenz: UOL08202.
- Das jährliche Bruttogehalt für jeden Doktoranden an der UL beträgt 43.445 EUR (Vollzeit).
Doctoral Researcher in Information Systems & Computer Science Arbeitgeber: Université du Luxembourg
Die Universität Luxemburg bietet eine moderne und dynamische Arbeitsumgebung mit einem persönlichen und integrativen Klima. Als internationale Forschungsuniversität mit über 90 Nationalitäten fördert sie die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team, das sich der Entwicklung nachhaltiger Technologien widmet. Die Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung sowie enge Verbindungen zur Industrie und zum luxemburgischen Arbeitsmarkt machen die Universität zu einem hervorragenden Arbeitgeber für angehende Doktoranden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Doctoral Researcher in Information Systems & Computer Science erhalten könnten
✨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 Université du Luxembourg 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 Doctoral Researcher in Information Systems & Computer Science 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 Doctoral Researcher in Information Systems & Computer Science bei Université du Luxembourg gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Université du Luxembourg 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 Université du Luxembourg entscheidend sein!