Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich probabilistischer Methoden des maschinellen Lernens.
- Unternehmen: Universität Graz, ein Zentrum für interdisziplinäre digitale Forschung.
- Vorteile: Möglichkeit zur Mitgestaltung von Forschungsnetzwerken und interdisziplinärer Lehre.
- Weitere Informationen: Engagement für Gleichstellung und Vielfalt wird gefördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI in einem dynamischen, interdisziplinären Umfeld.
- Qualifikationen: Doktorat in Mathematik oder Informatik, Erfahrung in Forschung und Lehre.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 88000 € pro Jahr.
Das Professurprofil konzentriert sich auf die methodologischen Grundlagen und Anwendungen probabilistischer Methoden des maschinellen Lernens im interdisziplinären Kontext einer umfassenden Universität. Probabilistische Modelle und probabilistische Methoden des maschinellen Lernens sind zentrale Bausteine der modernen KI und bilden eine grundlegende Basis für die Anwendung von KI in den Geisteswissenschaften, Naturwissenschaften, Umweltwissenschaften, Rechtswissenschaften, Sozialwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften.
Geeignete Kandidaten werden beispielsweise Themen wie die Entwicklung und Analyse probabilistischer Modelle (z.B. Bayes'sche Modelle, latente Variablenmodelle), effiziente Inferenzmethoden (z.B. Sampling-Methoden), Unsicherheitsquantifizierung, Kalibrierung und probabilistische Vorhersage sowie die interdisziplinäre Anwendung dieser Methoden ansprechen.
Die Professur ist im IDea_Lab der Universität Graz eingebettet, das als neu gegründetes interdisziplinäres digitales Labor für grundlagen- und anwendungsorientierte Forschung im Bereich maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und digitale Transformation fungiert. Die Professur pflegt enge Verbindungen zu Statistik, Optimierung, Datenwissenschaft, angewandter Mathematik sowie zu den verschiedenen Fachbereichen der Universität.
Die Position soll ausdrücklich die methodologische Expertise des IDea_Lab stärken, interdisziplinäre Forschung im Bereich probabilistisches maschinelles Lernen an der gesamten Universität Graz fördern und in diesem Bereich in der Lehre verantwortlich sein. Der ernannte Professor wird erwartet, ein starkes intrinsisches Interesse am Aufbau robuster interdisziplinärer Forschungsnetzwerke innerhalb der Universität Graz zu haben, beginnend beim inter-fakultären IDea_Lab, und das Feld zusammen mit den bereits am IDea_Lab ansässigen Professuren und Forschungspartnern in den einzelnen Fakultäten und Abteilungen durch neuartige interdisziplinäre Konzepte und Forschungsansätze zu konsolidieren.
Anforderungen:
- Österreichischer oder gleichwertiger ausländischer Hochschulabschluss, der der Position entspricht (Doktorat/PhD)
- Habilitation oder gleichwertige Qualifikation in Mathematik, Informatik oder verwandten Disziplinen
- Hervorragende akademische Qualifikationen in Forschung und Lehre in der relevanten Disziplin und für das Profil der Professur
- Erfolg bei der Akquise von fachspezifischen Projektmitteln, insbesondere bei wettbewerblich vergebenen Drittmitteln
- Fähigkeiten in der Hochschuldidaktik, einschließlich der Nutzung digitaler Medien
- Fähigkeiten in der Betreuung und Anleitung von Nachwuchswissenschaftlern
- Berufserfahrung im Ausland während der akademischen Laufbahn
- Management- und Führungserfahrung
- Gender-Mainstreaming- und Diversitätsmanagementfähigkeiten
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse und Bereitschaft, Deutsch zu lernen
- Herausragende wissenschaftliche Leistungen sowohl in den interdisziplinären Anwendungen als auch in der methodologischen Entwicklung probabilistischer Methoden des maschinellen Lernens
- Erfahrung und Expertise in interdisziplinärer Zusammenarbeit, nachgewiesen durch relevante Publikationen in hochrangigen Fachzeitschriften des jeweiligen Anwendungsbereichs
- Erfahrung und/oder Bereitschaft zur interdisziplinären Lehre
- Erfahrung in der Wissenschaftskommunikation (bevorzugt)
- Erfahrung in Open Science (bevorzugt)
Auswahlkriterien:
Der erfolgreiche Kandidat wird hochmotiviert sein, strebt nach akademischer Exzellenz und Integrität in Forschung und Lehre. Er/Sie wird die Fähigkeit demonstriert haben, konstruktiv und verantwortungsbewusst zusammenzuarbeiten und Kollegen und Studierende in einem interdisziplinären, international orientierten Kontext zu inspirieren.
Bewerbungsunterlagen:
- Motivationsschreiben
- Lebenslauf mit Beschreibung Ihrer akademischen Laufbahn
- Liste der Publikationen, nummeriert, mit vollständigen bibliografischen Informationen, sortiert nach Monographien (mit herausgegebenen Bänden), Zeitschriftenartikeln und anderen Informationen
- Lehrstatement einschließlich Darstellung der bisherigen Lehre
- Liste der bisherigen Forschungsprojekte und -kooperationen
- Beschreibung der zukünftigen Forschungsabsichten
- Liste Ihrer fünf wichtigsten Publikationen
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen in Englisch ein.
Gleichstellungsprinzip: Die Universität Graz setzt sich dafür ein, den Anteil weiblicher Mitarbeiterinnen, insbesondere in Führungspositionen, zu erhöhen. Wir ermutigen daher qualifizierte weibliche Kolleginnen besonders, sich auf diese Position zu bewerben. Bei gleicher Qualifikation erhalten Frauen Vorrang.
Bitte beachten Sie, dass wir zur Einhaltung der geltenden Datenschutzbestimmungen Bewerbungen nur über unser webbasiertes Bewerbertool für diese vakante Position annehmen können.
Hearing-Termine: Geplante Termine der Präsentation der Bewerber: 1.-3. März 2027
Kontakt: Univ. Prof. Dr. Martin Holler (martin.holler@uni-graz.at)
Professor of Machine Learning Methods 2 Arbeitgeber: University of Graz
Die Universität Graz ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung für Wissenschaftler im Bereich der Digital Humanities bietet. Mit einem Fokus auf innovative Forschung und Lehre fördert die Universität das Wachstum ihrer Mitarbeiter durch zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team. Zudem profitieren die Angestellten von attraktiven Zusatzleistungen und einem wettbewerbsfähigen Gehalt, was die Universität zu einem idealen Ort für engagierte Fachkräfte macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Professor of Machine Learning Methods 2 erhalten könntest
✨Sei aktiv in lokalen Datenbank-Communities
Schau dir lokale Meetup-Gruppen oder Online-Communities an, die sich mit Datenbanken beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei der Jobsuche helfen können. Viele Unternehmen schätzen Empfehlungen aus diesen Communities.
✨Zeige deine Skills in Open-Source-Projekten
Beteilige dich an Open-Source-Projekten, die mit Datenbanken arbeiten. So kannst du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen und gleichzeitig einen beeindruckenden Portfoliobereich aufbauen, den du potenziellen Arbeitgebern präsentieren kannst.
✨Besuche Jobmessen und Recruiting-Events
Jobmessen sind eine großartige Gelegenheit, um direkt mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Informiere dich über lokale Jobmessen, die sich auf Tech- und Datenbankrollen konzentrieren, und bereite uns vor, um unseren Lebenslauf und unser Interesse an der Rolle zu präsentieren.
✨Bewirb dich direkt bei University of Graz
Wir empfehlen dir, auch direkt über unsere Website bei University of Graz für die Stelle als Professor of Machine Learning Methods 2 zu bewerben. Zeig uns deine Leidenschaft für Datenbanken und warum du Teil unseres Teams werden möchtest. Jede Bewerbung zählt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Professor of Machine Learning Methods 2 mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Datenbank-Skills hervorheben:In deinem Lebenslauf solltest du unbedingt deine Erfahrungen mit verschiedenen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB betonen. Wenn du spezielle Projekte oder Aufgaben in deinem letzten Job hast, die deine Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken zeigen, nenn diese unbedingt!
Projekte und Zertifikate erwähnen:Falls du an relevanten Projekten oder Kursen in Bezug auf Datenbanken teilgenommen hast, pack sie in dein Portfolio oder erwähne sie in deinem Anschreiben. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungskonzepte beherrschst!
Motivation und Teamfähigkeit zeigen:Da du dich auf eine Vollzeitstelle bewirbst, ist es wichtig, dass du in deinem Anschreiben deutlich machst, warum du leidenschaftlich an der Arbeit mit Datenbanken interessiert bist und wie gut du im Team arbeiten kannst. Unternehmen suchen oft nach Mitarbeitern, die auch über die technischen Fähigkeiten hinaus ins Team passen.
Die richtige Struktur im Lebenslauf:Gestalte deinen Lebenslauf klar und strukturiert – in der Datenbankbranche kommt es nicht nur auf die Inhalte an, sondern auch auf die Art und Weise, wie du sie präsentierst. Nutze klare Überschriften und Absätze, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen hervorzuheben. Und vergiss nicht, dein Lebenslauf sollte so aufbereitet sein, dass man sofort erkennt, dass du ein wahres Datenbanktalent bist!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei University of Graz vorbereitet
✨Sei bereit für technische Fragen zur Datenbankverwaltung
Egal, ob es um SQL-Abfragen, Datenmodellierung oder Performance-Optimierung geht, du solltest die Grundlagen perfekt beherrschen. Bereite dich darauf vor, praktische Probleme zu lösen und deine Lösungsansätze zu erklären – das zeigt, dass du nicht nur Theorie kennst, sondern auch praktisch umgehen kannst!
✨Portfolio nicht vergessen!
Wenn du bereits an Datenbankprojekten gearbeitet hast, bringe Beispiele mit, die deine Fähigkeiten zeigen. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und wie deine Ansätze zur Effizienz der Datenbank beigetragen haben. Ein starkes Portfolio kann dich von anderen Kandidaten abheben!
✨Verstehe die spezifischen Tools der Branche
Je nach University of Graz könnte es sein, dass ihr spezifische Datenbankmanagementsysteme nutzt. Mach dich mit diesen vertraut und zeige dein Wissen über die neuesten Tools und Technologien. Das zeigt, dass du aufmerksam bist und dich bereits mit ihrer Arbeitsweise beschäftigt hast.
✨Motivation und Entwicklung in den Vordergrund stellen
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wollen sie wissen, dass du langfristig motiviert bist. Erkläre, warum dich die Arbeit in der Datenbankverwaltung begeistert und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln möchtest, um einen Mehrwert für University of Graz zu schaffen.
