Auf einen Blick
- Aufgaben: Lehre und Forschung im Bereich probabilistische Maschinenlernen-Methoden an einer interdisziplinären Universität.
- Unternehmen: IDea_Lab der Universität Graz – ein innovatives digitales Forschungszentrum.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein attraktives Gehalt ab 93.986,20 € jährlich.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Fokus auf Diversität und Chancengleichheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite interdisziplinär in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Doktorat in Mathematik oder Informatik, Erfahrung in Forschung und Lehre.
Die Professur konzentriert sich auf die methodologischen Grundlagen und Anwendungen probabilistischer Methoden des maschinellen Lernens im interdisziplinären Kontext einer umfassenden Universität. Wahrscheinlichkeitsmodelle und probabilistische Methoden des maschinellen Lernens sind Schlüsselbausteine der modernen KI und bilden eine grundlegende Basis für die Anwendung von KI in den Geisteswissenschaften, Naturwissenschaften, Umweltwissenschaften, Recht, Sozialwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften. Geeignete Kandidaten werden beispielsweise Themen wie 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 des maschinellen Lernens, der Datenwissenschaft und der digitalen 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, die interdisziplinäre Forschung im Bereich des probabilistischen maschinellen Lernens an der gesamten Universität Graz fördern und in diesem Bereich in der Lehre verantwortlich sein.
Die Anforderungen an die Beschäftigung umfassen:
- 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
- Erfolg bei der Akquise von projektbezogenen Fördermitteln, 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
- Exzellente Englischkenntnisse und Bereitschaft, Deutsch zu lernen
- Herausragende wissenschaftliche Leistungen in den interdisziplinären Anwendungen und der methodologischen Entwicklung des probabilistischen maschinellen Lernens
- Erfahrung und Expertise in interdisziplinärer Zusammenarbeit, nachgewiesen durch relevante Publikationen in hochrangigen Fachzeitschriften
- Erfahrung in der Wissenschaftskommunikation (bevorzugt)
- Erfahrung in Open Science (bevorzugt)
Die Bewerbungsunterlagen umfassen:
- Begleitschreiben
- Lebenslauf mit Beschreibung der akademischen Laufbahn
- Liste der Publikationen, nummeriert, mit vollständigen bibliografischen Angaben
- Lehrstatement, einschließlich Präsentation der bisherigen Lehre
- Liste der bisherigen Forschungsprojekte und Kooperationen
- Beschreibung der zukünftigen Forschungsabsichten
- Liste der fünf wichtigsten Publikationen
Die Universität Graz setzt sich für die Erhöhung des Anteils weiblicher Mitarbeiterinnen, insbesondere in Führungspositionen, ein. Wir ermutigen daher qualifizierte Frauen besonders zur Bewerbung auf diese Position. Bei gleicher Qualifikation erhalten Frauen Vorrang.
Wir bieten ein vielfältiges, herausforderndes, teamorientiertes Arbeitsumfeld und einen hohen Grad an persönlicher Verantwortung. Die Arbeitszeiten sind flexibel und es gibt viele Möglichkeiten zur Weiterbildung und persönlichen Entwicklung. Das Mindestentgelt gemäß dem Kollektivvertrag beträgt 93.986,20 € brutto pro Jahr. Das Gehalt ist verhandelbar.
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
✨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 Graz 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 Professor of Machine Learning Methods 2 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 Professor of Machine Learning Methods 2 bei University of Graz gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei University of Graz 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 Graz entscheidend sein!
