Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung in Spatial Data Science und Künstlicher Intelligenz gestalten.
- Unternehmen: FHNW - Innovative Hochschule mit Fokus auf angewandte Forschung.
- Vorteile: Breites Sportangebot, Kulturprogramm, Lohngleichheit und Sabbatical für Forschung.
- Weitere Informationen: Engagierte Zusammenarbeit und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Geomatik und arbeite interdisziplinär an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Promotion oder vergleichbare Weiterbildung in relevantem Fachgebiet erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ihre Aufgaben
- Stärkung des Instituts Geomatik in einem strategisch zentralen Themenbereich.
- Entwicklung eines sichtbaren, anwendungsorientierten Profils in Forschung und Lehre.
- Aufbau und Weiterentwicklung des Fachbereichs «Spatial Data Science und Künstliche Intelligenz» an der Schnittstelle von Geomatik, Informatik und Data Science.
- Entwicklung methodischer Grundlagen in Programmierung, Geostatistik sowie Machine Learning und Deep Learning und deren Anwendung auf Fragestellungen der Geomatik.
- Akquisition, Leitung und Durchführung von Drittmittelprojekten (z. B. Innosuisse, SNF, EU).
- Aufbau und Führung einer eigenen Forschungsgruppe sowie aktive Publikationstätigkeit.
- Konzipieren und Durchführen von Lehrveranstaltungen auf Bachelor‑, Master‑ und Weiterbildungsebene.
- Weiterentwicklung des Curriculums sowie Verknüpfung von Forschung und Lehre.
- Mitgestaltung innovativer Lehrformate (z. B. projektbasiertes und interdisziplinäres Lernen).
- Zusammenarbeit mit angrenzenden Fachbereichen wie Geosensorik, Photogrammetrie und Geovisualisierung.
- Mitwirkung an der strategischen Weiterentwicklung des Instituts sowie Übernahme von Leitungsaufgaben.
Ihr Profil
- Engagierte, forschungsstarke Persönlichkeit mit ausgeprägter Umsetzungsorientierung und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Fundierte Kenntnisse in Spatial Data Science und Künstlicher Intelligenz sowie Erfahrung in Forschung, Lehre und Praxis.
- Hochschulabschluss mit Promotion oder ähnlicher Weiterbildung in einem einschlägigen Fachgebiet.
- Nachweisbare Erfolge in der Akquisition und Leitung von Forschungs- und/oder Dienstleistungsprojekten.
- Lehrerfahrung sowie hochschuldidaktische Qualifikation oder die Bereitschaft, diese in den ersten Anstellungsjahren zu erwerben.
- Tragfähiges nationales und internationales Netzwerk in der Geomatik (Industrie, Verwaltung und/oder Forschung).
- Integrative Persönlichkeit mit hoher Sozialkompetenz und Kooperationsfähigkeit.
- Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse für eine sichere Kommunikation in Lehre, Forschung und Zusammenarbeit.
Bewerbungen dürfen gerne ein Portfolio relevanter Projekte und Publikationen enthalten (z. B. Webseite, GitHub).
Ihre Perspektiven
Die Einzigartigkeit der FHNW zeigt sich in der Verbindung von Lehre und anwendungsorientierter Forschung sowie der Zusammenarbeit mit der Praxis. Die sich ergänzenden Perspektiven ermöglichen ein differenziertes Verständnis und Handeln in einer sich schnell wandelnden Welt. Austausch und Zusammenarbeit stehen im Vordergrund.
Ihre Benefits
- Breites Hochschulsportangebot.
- Kulturprogramm mit Vorträgen, Konzerten, Theater und Filmen.
- Gelebte Praxis der Lohngleichheit von Frau und Mann.
- Gezielte Förderung von Promotionsvorhaben.
- Sabbatical für Professor*innen für Forschungs‑ und Praxisprojekte.
- 300 Stunden Zeitpauschalen für Weiterbildung, Administration und Hochschulentwicklung.
Professor*in für Spatial Data Science und Künstliche Intelligenz 80-100% Arbeitgeber: University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland FHNW
Die FHNW ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung für Professor*innen bietet, die sich für Spatial Data Science und Künstliche Intelligenz begeistern. Mit einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit, innovativen Lehrformaten und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die FHNW nicht nur die persönliche und berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeitenden, sondern bietet auch ein breites Spektrum an Benefits, wie ein vielfältiges Hochschulsportangebot und ein Kulturprogramm. Hier haben Sie die Möglichkeit, Ihre Forschung und Lehre aktiv zu gestalten und in einem dynamischen Umfeld zu wachsen.
Kontaktdaten:
University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland FHNW Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland FHNW zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Professor*in für Spatial Data Science und Künstliche Intelligenz 80-100% bei University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland FHNW gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland FHNW 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 University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland FHNW entscheidend sein!
