Universitätsassistent*in Praedoc

Farkas Kiss Endre legjobb állása Universität Wien

Bewerbung fur Datenmanager*in

Levél szövege

Lieber Universität Wien!

Ich möchte mich bei Ihrem Unternehmen als Universitätsassistent*in Praedoc bewerben. 
Ich bin ein Fullstack-Entwickler, bei dem ich meine 10-jährige Erfahrung mit verschiedenen Technologien einsetzen kann.

Ich habe meinen Lebenslauf an diese E-Mail angehängt.

Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören!


Endre Farkas Kiss "Sodika"
Java and PHP Fullstack Developer, Nudist, Vlogger

https://www.linkedin.com/in/farkas-kiss-63bb9210a
https://sodika.org

Álláshirdetés szövege

An der Universität Wien arbeiten über 10.000 Menschen gemeinsam an den großen Fragen der Zukunft. Rund 7.500 davon sind wissenschaftliche Mitarbeiter*innen, die mit ihrer Neugier und dem kontinuierlichen Anspruch auf Exzellenz, internationale Spitzenforschung und Lehre betreiben. Sie sind Persönlichkeiten die zur Entfaltung ihres Potenzials Spielraum brauchen. Sie auch? Wir suchen einen*eine

Universitätsassistent*in Praedoc
37 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Besetzung ab: 04.09.2023 | Stundenausmaß: 30,00 | Einstufung KV: §48 VwGr. B1 Grundstufe (praedoc)
Befristung bis:
Stellen ID: 1070

Ausführliche Beschreibung

Ihr persönlicher Wirkungsraum:
Das Department Business Decisions and Analytics (Arbeitsgruppe Ass.-Prof. Dr. Tilk) der Universität Wien bietet eine Stelle als Praedoc im Rahmen des FWF-geförderten Projekts Maschinelles Lernen in BPC für Tourenplanungsprobleme an. Die Stelle ist für 2 Jahre mit 30 Wochenarbeitsstunden ausgeschrieben (Weiterbeschäftigung möglich). Dazu gehört auch das Angebot zur Promotion im Forschungsbereich. Gehaltsschema nach Tarifvertrag für das Universitätspersonal (Gruppe B1, 75 %).

Ausführliche Beschreibung

Das machen Sie konkret:
Im Projekt wird die Integration von maschinellem Lernen in Methoden des Operations Research zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme untersucht. Der Fokus des Projekts liegt auf der exakten Lösung von Tourenplanungsproblemen. Die entwickelten Methoden werden für spezifische Anwendungen implementiert (d. h. programmiert) und ihr Nutzen wird in Rechenstudien evaluiert.

Ausführliche Beschreibung

Ihr Profil:

Master-Abschluss (oder gleichwertig) in Management, Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Informatik oder Wirtschaftsingenieurwesen.
Abschlussarbeit im Bereich Operations Research, maschinelles Lernen oder in einem eng verwandten Bereich.
Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens.
Kenntnisse in diskreter Optimierung und Operations Research.
Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Tools zur Entscheidungsunterstützung, insbesondere der Verwendung von Tools für maschinelles Lernen und/oder der Implementierung von Operations Research-Methoden (z. B. in C, C++, Python oder Java).
Die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu erklären und selbstständig sowie im Team zu arbeiten.

Ausführliche Beschreibung

Das bieten wir Ihnen:

Mitarbeit in einem faszinierenden FWF-geförderten Projekt.
Die Möglichkeit, an internationalen wissenschaftlichen Workshops und Konferenzen teilzunehmen.
Eine offene Arbeitsatmosphäre mit gut ausgestatteten Arbeitsplätzen.
Die Möglichkeit zur Promotion.

Ausführliche Beschreibung

So einfach können Sie sich bewerben:
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung inklusive Anschreiben, Lebenslauf, Abschluss- und Berufszeugnissen sowie einer elektronischen Kopie Ihrer Masterarbeit über unser Jobportal.

Bei inhaltlichen Fragen kontaktieren Sie bitte:
Christian Tilk
christian.tilk@univie.ac.at

Wir freuen 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.

Universität Wien. Raum für Persönlichkeiten. Seit 1365.

Datenschutzerklärung
Bewerbungsfrist: 18.09.2023

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