Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle dein eigenes Dissertationsprojekt in Mathematischer Statistik und Machine Learning.
- Arbeitgeber: Institut für Statistik und Operations Research an der Universität Wien.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, internationales Team und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Arbeitsklima mit hervorragender Forschungsinfrastruktur und fairer Bezahlung.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Forschung und präsentiere deine Ergebnisse in einem inspirierenden Umfeld.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Master in Statistik oder Mathematik, Programmierkenntnisse und exzellente Englischkenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 3776 - 4500 € pro Monat.
Die Arbeitsgruppe Statistical Analysis and Inference (STAIN) am Institut für Statistik und Operations Research (ISOR) sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt, spätestens aber ab September, eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (prae doc) mit dem Ziel einer Promotion im Bereich Mathematische Statistik und Machine Learning. Die Promotionsstelle ist im Rahmen eines FWF‑Projekts und Teil der DFG‑FWF Research Unit 5381.
Das machen Sie konkret:
- In Zusammenarbeit mit dem Betreuer entwickeln und realisieren Sie Ihr eigenes Dissertationsprojekt im Bereich der Mathematischen Statistik bzw. der Theorie des Maschinellen Lernens.
- Sie arbeiten sich in einen aktuellen Forschungsbereich ein, formulieren neue und relevante mathematische Probleme und lösen diese selbständig unter Beratung des Dissertationsbetreuers.
- Sie übernehmen administrative Tätigkeiten in Forschung.
- Sie verfassen eigene Publikationen und akademische Artikel und präsentieren Ihre Arbeit in Fachvorträgen.
Das gehört zu Ihrer Persönlichkeit:
- Abgeschlossenes Master/Diplom‑Studium der Fachrichtung Statistik, Mathematik oder einer eng verwandten Disziplin (abgeschlossen oder kurz vor Abschluss).
- Fundierte Kenntnisse in mathematischer Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie.
- Begeisterung für abstrakte, mathematische Probleme und viel Hartnäckigkeit und Geduld bei deren Lösung.
- Freude am fachlichen Austausch mit Kolleginnen und Kollegen am Institut und in der Arbeitsgruppe.
- Programmierkenntnisse.
- Didaktische Kompetenzen / Erfahrung im e‑learning.
- Exzellente Englischkenntnisse (C1).
Was wir bieten:
- Die Vertragsdauer bei Anstellung beträgt 3 Jahre. Zunächst befristet auf 1,5 Jahre wird das Dienstverhältnis automatisch auf 3 Jahre verlängert, wenn der Arbeitgeber nicht innerhalb der ersten 12 Monate eine Nichtverlängerungserklärung abgibt. Bei entsprechendem Arbeitsfortschritt ist eine Verlängerung auf maximal 4 Jahre möglich.
- Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, teilweise remote zu arbeiten.
- Internationales Team mit hervorragender Forschungsinfrastruktur in einer lockeren Arbeitsumgebung.
- Arbeitsplatz ist mit öffentlichen Verkehrsmitteln bequem erreichbar.
- Laufende Möglichkeit, Kompetenzen zu erweitern – über 600 Workshops pro Jahr.
- Grundgehalt von EUR 3.776,10 (Vollzeit) erhöht sich bei anrechenbaren Berufserfahrungen.
- Wir freuen uns über jede zusätzliche Persönlichkeit im Team.
So einfach bewerben Sie sich:
- Wissenschaftlicher Lebenslauf.
- Motivationsschreiben (max. 1 Seite), mit Fokus auf Erfahrungen mit mathematischem Arbeiten.
- Zusammenfassung der Forschungsinteressen (max. 1 Seite).
- Kontaktdaten von mindestens zwei Personen, bereit Empfehlungsschreiben zu ĂĽbermitteln.
- Sammelzeugnisse (ab Universität) und Beschluss über abgeschlossenes Master-/Diplom‑Studium (falls vorhanden).
- Online‑Bewerbung über das Jobportal / „Jetzt Bewerben“-Button.
Bei inhaltlichen Fragen kontaktieren Sie bitte: Wir erfreuen uns über neue Persönlichkeiten in unserem Team! Die Universität Wien betreibt eine antidiskriminatorische Anstellungspolitik und legt Wert auf Chancengleichheit, Frauenförderung und Diversität. Wir streben eine Erhöhung des Frauenanteils beim wissenschaftlichen und allgemeinen Universitätspersonal insbesondere in Leitungsfunktionen an und fordern daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig aufgenommen.
Wiss. Projektmitarbeiter*in praedoc Arbeitgeber: Univie
Kontaktperson:
Univie HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wiss. Projektmitarbeiter*in praedoc
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren und anderen Fachleuten. Oft erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Kontakte, bevor sie öffentlich ausgeschrieben werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an den Arbeitgeber vorbereitest. Zeige Interesse an der Forschung und den Projekten des Instituts!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle findest, bewirb dich direkt ĂĽber unsere Website. Warte nicht auf die perfekte Gelegenheit, sondern zeige Initiative und Engagement.
✨Tipp Nummer 4
Präsentiere deine bisherigen Arbeiten und Projekte in einem Portfolio oder während des Gesprächs. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen sammeln konntest.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wiss. Projektmitarbeiter*in praedoc
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig!: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch deine Leidenschaft für mathematische Statistik und Machine Learning zeigen. Lass uns wissen, was dich motiviert und wie du dich in deinem Fachgebiet weiterentwickeln möchtest!
Motivationsschreiben mit Herz!: In deinem Motivationsschreiben solltest du klar machen, warum du genau zu uns ins Team passen würdest. Erzähl uns von deinen bisherigen Erfahrungen im mathematischen Arbeiten und was dich an der Forschung begeistert. Halte es auf maximal einer Seite – wir lieben prägnante und aussagekräftige Texte!
Forschungsinteressen klar formulieren!: Deine Zusammenfassung der Forschungsinteressen ist eine tolle Gelegenheit, um uns deine Ideen und Ziele näherzubringen. Sei konkret und zeig uns, welche mathematischen Probleme du angehen möchtest. Denk daran, dass wir nach kreativen Köpfen suchen, die neue Perspektiven einbringen!
Online bewerben – so einfach geht's!: Nutze unseren 'Jetzt Bewerben'-Button auf der Website, um deine Bewerbung einzureichen. Achte darauf, alle geforderten Unterlagen beizufügen, damit wir ein vollständiges Bild von dir bekommen. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Univie vorbereitest
✨Verstehe die Forschungsgruppe
Informiere dich gründlich über die Arbeitsgruppe STAIN und deren aktuelle Projekte. Zeige im Interview, dass du die Ziele und Herausforderungen der Gruppe verstehst und wie dein Dissertationsprojekt dazu passen könnte.
✨Bereite deine Fragen vor
Ăśberlege dir spezifische Fragen zu den Themen Mathematische Statistik und Machine Learning, die dich interessieren. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern hilft dir auch, herauszufinden, ob die Position wirklich zu dir passt.
✨Präsentiere deine Erfahrungen
Bereite Beispiele aus deinem Studium oder bisherigen Projekten vor, die deine Kenntnisse in mathematischer Statistik und Programmierung verdeutlichen. Konkrete Erfolge und Herausforderungen, die du gemeistert hast, machen einen starken Eindruck.
✨Englischkenntnisse demonstrieren
Da exzellente Englischkenntnisse gefordert sind, sei bereit, Teile des Interviews auf Englisch zu führen. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du dich klar und präzise ausdrücken kannst, besonders bei fachspezifischen Themen.