Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein spannendes Dissertationsprojekt in Mathematischer Statistik und Maschinellem Lernen.
- Arbeitgeber: Eine renommierte Universität in Wien mit inspirierendem Arbeitsklima.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, teilweise remote Arbeiten und ein kreatives Umfeld.
- Andere Informationen: Tolle Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Statistik und des Machine Learning mit deinem eigenen Projekt.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Master- oder Diplom-Studium in Statistik oder Mathematik erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Eine Universität in Wien sucht eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (prae doc) zur Entwicklung eines Dissertationsprojekts im Bereich der Mathematischen Statistik und des Maschinellen Lernens. Die Position bietet ein inspirierendes Arbeitsklima, die Möglichkeit zu flexiblen Arbeitszeiten sowie teilweise remote Arbeiten.
Ein abgeschlossenes Master- oder Diplom-Studium in Statistik, Mathematik oder verwandten Disziplinen sowie Kenntnisse in mathematischer Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie sind erforderlich.
Praedoc in Mathematischer Statistik & Machine Learning Arbeitgeber: Univie
Kontaktperson:
Univie HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Praedoc in Mathematischer Statistik & Machine Learning
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Universität in Wien oder dem Bereich der Mathematischen Statistik und des Maschinellen Lernens in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir einen echten Vorteil verschaffen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen in deinem Fachgebiet übst. Zeig dein Wissen über mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie und sei bereit, deine Ideen für dein Dissertationsprojekt zu präsentieren. Wir wissen, dass du das kannst!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeig dein Interesse! Wenn du die Möglichkeit hast, an Veranstaltungen oder Workshops teilzunehmen, mach das. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern hilft dir auch, wertvolle Kontakte zu knüpfen. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben!
✨Tipp Nummer 4
Mach dir eine Liste von Fragen, die du im Vorstellungsgespräch stellen möchtest. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und gibt dir die Chance, mehr über die Arbeitskultur und die Projekte an der Universität zu erfahren. Wir sind hier, um dir zu helfen, also nutze unsere Ressourcen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Praedoc in Mathematischer Statistik & Machine Learning
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erkläre, warum du dich für die Position interessierst und was dich motiviert, im Bereich Mathematische Statistik und Maschinelles Lernen zu arbeiten.
Betone deine Qualifikationen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Kenntnisse klar hervorhebst. Wenn du ein abgeschlossenes Master- oder Diplom-Studium hast, erwähne das unbedingt und zeige, wie deine Fähigkeiten zu unserem Team passen.
Sei präzise und strukturiert: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um die Lesbarkeit zu verbessern. Wir schätzen es, wenn du auf den Punkt kommst und deine Argumente logisch aufbaust.
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So kannst du sicher sein, dass alles an der richtigen Stelle landet!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Univie vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der mathematischen Statistik und des maschinellen Lernens vertraut. Sei bereit, deine Kenntnisse über Wahrscheinlichkeitstheorie und statistische Methoden zu demonstrieren, da diese Themen im Interview wahrscheinlich angesprochen werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen aus deinem Studium, die deine Fähigkeiten in der mathematischen Statistik und im maschinellen Lernen zeigen. Erkläre, wie du diese Kenntnisse angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Forschungsprojekte zu erfahren. Fragen zur Arbeitskultur oder zu aktuellen Projekten sind immer gut!
✨Sei du selbst
Versuche, authentisch zu sein und deine Leidenschaft für das Fachgebiet zu zeigen. Die Universität sucht nach jemandem, der nicht nur die nötigen Qualifikationen hat, sondern auch gut ins Team passt. Zeige deine Begeisterung für die Forschung und das Lernen!