TU-ID: 194 | 2024 | 36 | 240362
Universitätsassistent_in (Prae-Doc)
30 Wochenstunden | befristet auf 4 Jahre
Die Technische Universität Wien ist Österreichs größte Forschungs- und Bildungseinrichtung im technisch- naturwissenschaftlichen Bereich und leistet seit mehr als 200 Jahren einen unverzichtbaren Beitrag zur Sicherung der internationalen Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft des Forschungsstandorts Österreich. Unter dem Motto "Technik für Menschen" betreiben an der TU Wien rund 26.000 Studierende und mehr als 4.000 Wissenschaftler_innen in diesem Sinne Forschung, Lehre und Innovation.
Der Forschungsbereich Machine Learning untersucht grundlegende Fragen im Bereich des Maschinellen Lernens und demonstriert die Anwendbarkeit solcher Algorithmen in der Praxis gemeinsam mit Forschenden aus anderen Disziplinen. Wir arbeiten oft mit strukturierten Daten wie z.B. Graphen; untersuchen iterative Lernprozesse wie Online oder Active Learning; beweisen Garantien zur Approximation oder Konvergenz und fragen nach der Effizienz oder Parallelisierbarkeit von Maschinellen Lernalgorithmen. Es besteht nun die Möglichkeit, sich unserer Gruppe als Universitätsassistent_in anzuschließen (PraeDoc, 30 Wochenstunden, befristet auf voraussichtlich 4 Jahre).
Ihre Aufgaben:
- Selbstständige Forschungstätigkeit im Bereich Maschinelles Lernen
- Publikation in international herausragenden Konferenzen bzw. Zeitschriften
- Schreiben einer Dissertation
- Mitarbeit in der Lehre: Erstellung von Lehrunterlagen, (Mit-)Betreuung von Seminaren, Praktika, Bachelor- und Masterarbeiten
- Mitarbeit in Forschungsprojekten und Unterstützung in der universitären Selbstverwaltung
- Präsentation von Forschungsresultaten und Teilnahme an wissenschaftlichen Veranstaltungen
Ihr Profil:
- Hervorragend abgeschlossenes Studium (Diplom/Master)
- Ausgezeichnete Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens oder benachbarten Forschungsfeldern
- Gute Programmiererfahrung und sehr gute Kenntnisse der Mathematik
- Hohes Interesse an Theorie und Algorithmen des Maschinellen Lernens mit der Bereitschaft zur Anwendung der Algorithmen auf echten Daten
- Erste Erfahrungen mit Forschungsprojekten (z.B. Abschlussarbeit, Praktika, Publikationen)
- Selbstständigkeit, insbesondere bei der Entwicklung des Forschungsthemas; hohe Motivation zu wissenschaftlicher Tätigkeit sowie Teamfähigkeit
- Sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift. Deutschkenntnisse (Sprachniveau B2) oder die Bereitschaft die deutsche Sprache zu erlernen.
Wir bieten:
- Ein vielfältiges und spannendes Aufgabengebiet mit der Möglichkeit eigene Forschungsinteressen umzusetzen
- Ein dynamisches und sich stetig weiterentwickelndes Arbeitsumfeld
- Ein breites Weiterbildungsangebot sowie flexible Arbeitszeitgestaltung
- Die Möglichkeit, sich in einem Doktoratskolleg zu beteiligen
- Eine zentrale Lage sowie gute Erreichbarkeit (U1/U2/U4 Karlsplatz)
- Ein kreatives Umfeld in einer der lebenswertesten Städte der Welt
- Zusatzleistungen für Mitarbeiter_innen (siehe Fringe-Benefit Catalogue of TU Wien)
Die TU Wien strebt eine Erhöhung des Frauenanteils insbesondere in Leitungsfunktionen an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig aufgenommen, sofern nicht in der Person eines gleich qualifizierten Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Wir sind bemüht, Menschen mit Behinderung mit entsprechender Qualifikation einzustellen und fordern daher ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an die Behindertenvertrauensperson der TU Wien, Herrn Gerhard Neustätter.
Wir sind bemüht, Menschen mit Behinderung mit entsprechender Qualifikation einzustellen und fordern daher ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an die Behindertenvertrauensperson der TU Wien, Herrn Gerhard Neustätter.
Die Entlohnung erfolgt nach dem Mindestentgelt der Gehaltsgruppe B1 gemäß dem Kollektivvertrag für Arbeitnehmer_innen der Universitäten und beträgt bei einem wöchentlichen Beschäftigungsausmaß von 30 Stunden derzeit EUR 2.684,10 brutto/Monat (14x jährlich). Tätigkeitsbezogene Vordienstzeiten können angerechnet werden.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis 10.10.2024.
Im Anschreiben stellen Sie bitte Ihre Forschungsinteressen dar und zeigen auf, wie diese mit unseren Interessen zusammenpassen. Für jedes abgeschlossene oder laufende akademische Studium legen Sie bitte eine Notenübersicht bei.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis 10.10.2024.
Im Anschreiben stellen Sie bitte Ihre Forschungsinteressen dar und zeigen auf, wie diese mit unseren Interessen zusammenpassen. Für jedes abgeschlossene oder laufende akademische Studium legen Sie bitte eine Notenübersicht bei.
