About us
The University of Luxembourg is an international research university with a distinctly multilingual and interdisciplinary character.
The Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust ( SnT ) at the University of Luxembourg is a leading international research and innovation centre in secure, reliable and trustworthy ICT systems and services.
We play an instrumental role in Europe by fueling innovation through research partnerships with industry, boosting R&D investments leading to economic growth, and attracting highly qualified talent. We look for researchers from diverse academic backgrounds to contribute to our projects in areas such as: Network Security, Information Assurance, Model-driven Security, Cloud Computing, Cryptography, Satellite Systems, Vehicular Networks, and ICT Services & Applications
The successful candidate will join the young, vibrant, and interdisciplinary FINATRAX Research Group, which builds bridges between business research and information systems engineering. The group conducts research on the application and the impact of emerging technologies like DLT/Blockchain, GenAI, Natural Language Processing, Machine Learning, Human-Computer Interaction, and IoT/5G on organisations from both the private and public sectors. The group consists of doctoral and post-doctoral researchers from diverse backgrounds (e.g., policy, business, technology), united in pursuit of sustainable technologies that positively impact society. For more information, please visit our website: https://wwwen.uni.lu/snt/research/finatrax/projects
Your role
Carry out research in fields of interest to the research group, such as: Using Design Science Research (DSR) methodology, collaborate with our industry partners to gather requirements for task automation, evaluating the potential of hybrid LLMs to effectively address these needs and optimize workflows
Deploying and benchmarking state-of-the-art LLMs with respect to socio-technical and techno-economic factors such as cost, performance, and data protection
Design and develop advanced knowledge graph architectures to structure, connect, and enrich complex data ecosystems
Investigating the performance of hybrid LLMs - knowledge-based approaches for task automation
Integrate knowledge graphs with LLMs to enable context-aware insights, and scalable AI applications
Disseminate results through scientific publications in outlets on the intersection between information systems and computer science
Support the conceptualization and writing of research proposals to attract industry partnerships as well as national and European grant projects
Conduct research projects and create project deliverables
The successful candidate will pursue a Ph.D. degree (Doctorate) in computer science / information systems engineering. In this project, the aim is to bridge the gap between large language models (LLMs) and task automation, enabling natural language interaction, that is, via a chatbot, to access and control automation tools safely. In particular, architectures enabling the communication between LLMs and task automation tools as well as corresponding security and business implications will be investigated.
Your profile
Master's degree in Artificial Intelligence, Computer Science, Computer Engineering, Software Engineering, Data Science, Information Systems (Engineering), or related fields with an AI background
Strong programming skills in at least one major programming language
Interest in cloud-based architectures
Familiarity with Knowledge Graphs, LLMs and interest in semantic/cognitive search are beneficial
A collaborative team player with a desire to make a personal impact within our interdisciplinary research group
The commitment to participate in the design and implementation of high-quality solutions that solve significant problems
Self-initiative, creativity, curiosity, flexibility and enthusiasm to work
Language Requirements:
Applicants must demonstrate at least B2-level proficiency in the language of their thesis. For details and accepted certificates, please visit the Application for admission - Doctoral Candidates .
We offer
A modern, dynamic university with a personal and inclusive atmosphere. Multilingual and international character. Staff coming from more than 90 countries. Member of The Guild of European Research Intensive Universities
An exceptional research environment, supported by skilled staff and high-quality equipment. Strong links to professional sectors and the Luxembourg labour market. A unique urban campus with excellent infrastructure
A partner for society and industry. Cooperation with European institutions, innovative companies, the Financial Centre and a wide range of non-academic partners including ministries, local governments, associations, and NGOs
How to apply
Applications should include:
Curriculum Vitae
Cover letter presenting your motivation for this doctoral thesis topic, and explaining how your qualifications and aspirations align with its academic focus
Transcript of all modules and results from university-level courses taken
Early application is highly encouraged, as the applications will be processed upon reception. Please apply ONLINE formally through the HR system. Applications by Email will not be considered.
All qualified individuals are encouraged to apply. In line with our values, the University of Luxembourg promotes an inclusive culture. We encourage applications from individuals of all backgrounds and are dedicated to upholding equality and respect for our employees and students.
General information:
Contract Type: Fixed Term Contract 36 Month - extendable up to 48 months if required
Work Hours: Full Time 40.0 Hours per Week
Location: Kirchberg Campus
Internal Title: Doctoral Researcher
Job Reference: UOL08202
The yearly gross salary for every Doctoral researcher at the UL is EUR 43445 (full time).
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!
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!
