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Position: Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - PhD
Institution: Georg-August-Universität Göttingen
Department: Institut für Informatik
Location: Göttingen, Niedersachsen, Germany
Duties: Mitwirkung an den Lehrveranstaltungen gem. § 31 NHG und bei den Leistungsprüfungen; Mitarbeit im Forschungsschwerpunkt Big Data Analytics und Infrastrukturen für Big Data Analytics
Requirements: Sehr gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik/Mathematik/Statistik; Gute Programmierkenntnisse (z.B. JAVA, Python, R, …); Expertise in Maschinellem Lernen bzw. statistischen Vorhersagemodellen (z.B. Deep Learning); Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Exzellente analytische Fähigkeiten; Sorgfältige, selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise
   
Text: wissenschaftliche_n Mitarbeiter_in (w/m/d) - PhD Einrichtung: Institut für Informatik (ID 100652) Ansprechpartner: Herr Prof. Dr. Xiaoming Fu Besetzungsdatum: ab sofort Veröffentlichungsdatum: 28.01.2020 Am Institut für Informatik der Georg-August-Universität Göttingen ist ab sofort die Stelle einer/eines wissenschaftliche_n Mitarbeiter_in (w/m/d) - PhD in der Gruppe Computer Networks (Prof. Dr. Xiaoming Fu) mit 75 % der regelmässigen wöchentlichen Arbeitszeit (zzt. 29,85 Stunden/Woche) befristet für die Dauer von zunächst drei Jahren zu besetzen. Die Entgeltzahlung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 TV-L . Die Computer Networks Gruppe hat in den vergangenen Jahren führend zu signifikanten Fortschritten in den o.g. Schwerpunkten beigetragen, hauptsächlich im Rahmen mehrerer internationaler Forschungsprojekte. Innerhalb dieser Projekte wird eine verantwortliche Kooperation mit namenhaften Industriepartnern angestrebt, um den praktischen Nutzen der Forschungsarbeit sicherzustellen. Ihre Aufgaben • Mitwirkung an den Lehrveranstaltungen gem. § 31 NHG und bei den Leistungsprüfungen • Mitarbeit im Forschungsschwerpunkt Big Data Analytics und Infrastrukturen für Big Data Analytics Ihr Profil • Sehr gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik/Mathematik/Statistik • Gute Programmierkenntnisse (z.B. JAVA, Python, R, …) • Expertise in Maschinellem Lernen bzw. statistischen Vorhersagemodellen (z.B. Deep Learning) • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift • Exzellente analytische Fähigkeiten • Sorgfältige, selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise Die Stelle soll der Qualifizierung des wissenschaftlichen Nachwuchses dienen und bietet ausdrücklich die Möglichkeit zur Promotion im Rahmen eines geregelten Promotions-Programmes (http://www.uni-goettingen.de/de/111933.html). Die Universität Göttingen strebt in den Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Sie versteht sich als familienfreundliche Hochschule und fördert die Vereinbarkeit von Wissenschaft/Beruf und Familie. Die Universität hat sich zum Ziel gesetzt, mehr schwerbehinderte Menschen zu beschäftigen. Bewerbungen Schwerbehinderter erhalten bei gleicher Qualifikation den Vorzug. Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen reichen Sie bitte bis zum 28.02.2020 über das Online-Bewerbungsportal https://lotus2.gwdg.de/uni/uzdv/perso/knr_100652.nsf ein. Für Rückfragen steht Ihnen Herr Prof. Dr. Xiaoming Fu, Telefon: 0551-39172023, E-Mail: fu@cs.uni-goettingen.de zur Verfügung. Hinweis: Wir weisen darauf hin, dass die Einreichung der Bewerbung eine datenschutzrechtliche Einwilligung in die Verarbeitung Ihrer Bewerberdaten durch uns darstellt. Näheres zur Rechtsgrundlage und Datenverwendung finden Sie im Hinweisblatt zur Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) Stellensuche Suchen Alle anzeigen Wir weisen darauf hin, dass die Einreichung der Bewerbung eine datenschutzrechtliche Einwilligung in die Verarbeitung Ihrer Bewerberdaten durch uns darstellt. Näheres zur Rechtsgrundlage und Datenverwendung finden Sie im Hinweisblatt zur Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) . Kontakt für Anzeigenschaltung Vera Müffeler Postfach 3744 (Gosslerstr. 5 - 7) 37027 Göttingen (37073 Göttingen) Tel. 49 551 39-24213 Fax 49 551 39-1824213 anzeigen@zvw.uni-goettingen.de
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