Duties: We are big enough to act; but small enough to be agile. Our company specialises in life insurance on specific European markets
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Duties: eine interessante Aufgabe im ständig wechselnden Umfeld der betrieblichen Altersversorgung; eine individuelle und intensive Begleitung; ein nationales und internationales Marktumfeld; unser weltweites Aon-Netzwerk; „Learning by doing“; Kundenkontakt und direkte Projektmitarbeit; einen interessanten Kundenstamm von kleinen Unternehmen bis hin zu internationalen Konzernen; Umsetzung der im Studium gewonnenen Lerninhalte
Requirements: Studium der (Wirtschafts-)Mathematik oder Betriebswirtschaft mit finanzwirtschaftlichem Schwerpunkt oder vergleichbare Studienrichtung; Bachelorstudium mindestens 4. Semester oder Masterstudium; Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung, ggf. auch erste Vorlesungen im Bereich Versicherungsmathematik; Interesse an der IT-technischen Umsetzung mathematischer Sachverhalte

Duties: Zusammen mit deinem Team konzipierst, entwickelst und implementierst Du Softwarelösungen für unsere Kunden aus unterschiedlichen Branchen; Du berätst und unterstützt unsere Kunden bei der Neu- und Weiterentwicklung seiner bestehenden Softwarelösungen; Du magst die "you build it, you run it" Mentalität. D.h. Du pflegst den gesamten Lebenszyklus des Systems von der Entwicklung, über das Deployment bis hin zum Monitoring und Alerting
Requirements: Du hast ein abgeschlossenes Studium in einem MINT Fach; Du verfügst über mehrere Jahre Berufserfahrung als Entwickler/-in im Umfeld moderner Technologien und Architekturen, wie z. B. Java, Python, Quarkus, Microservices, Apache Kafka, RESTful APIs; Idealerweise hast Du Erfahrung mit Kubernetes; Ein naturwissenschaftlicher Hintergrund bzw. ein grundsätzliches mathematisches Interesse sind von Vorteil; Du fühlst dich wohl in komplexen Systemarchitekturen; Clean Code, CI/CD und DevOps sind keine Fremdwörter für Dich

Duties: Entwicklung und Erweiterung von deterministischen und stochastischen Prognosemodellen einschliesslich Einsatz modernster Algorithmen zur Datenanalyse, insb. Machine Learning und Data Analytics; Lösung von Fragestellungen aus der Versicherungsmathematik entlang der gesamten aktuariellen Wertschöpfungskette (Pricing, Reserving, Risk Management, Rückversicherung, Data Analytics); Innovative Weiterentwicklung von bestehenden Modellierungsansätzen in Versicherungsunternehmen in den Bereichen Risikomanagement, Pricing und Underwriting, um die Versicherungskunden zu unterstützen
Requirements: Du hast ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Mathematik, Physik oder eines vergleichbaren naturwissenschaftlich-technischen Studiengangs, gerne auch mit Promotion; Du hast Interesse am Programmieren und ggf. bereits praktische Erfahrung in Datenanalyse oder Machine Learning, sowie im Umgang mit der entsprechenden Software (z.B. R, SQL, Python, SAS oder Java); Du hast Lust auf abwechslungsreiche und herausfordernde Projektarbeit bei verschiedenen Kunden aus der Finanzbranche; von Start-Ups bis zu Global Playern; und bereits erste praktische Erfahrung in Form von entsprechenden Praktika gesammelt

Duties: The University of Göttingen is an internationally renowned research university. Founded in 1737 in the Age of Enlightenment, the University is committed to the values of social responsibility of science, democracy, tolerance and justice. It offers a comprehensive range of subjects across 13 faculties: in the natural sciences, humanities, social sciences and medicine. With about 30, 000 students and more than 210 degree programmes, the University is one of the largest in Germany
Requirements: We crawl all higher jobs in research, teaching and administration at Uni Göttingen automatically and post them at acad.jobs. Additional jobs can be found by clicking here. Many more institutions are listed in the left frame (online version), see "Search yourself at 8000 institutions"

Workload: 75%
Duties: Development and application of interpretable causal machine learning-based mathematical models with a focus on longitudinal and time-to-event data; Development of methods for these models; Data analysis and interpretation; Presentation and publication of scientific results at conferences and in journals; Collaboration with project partners
Requirements: University degree (master’s degree or equivalent) in statistics, computational biology, computer science, mathematics, econometrics, physics or related fields; Profound knowledge in machine learning and causal inference; Experience in some of the following fields: machine learning, causal inference, (mathematical) statistics, probability theory; Programming skills (preferably Python, C++, Julia and/or R); Interest in identifying causal effects, life sciences, and medical topics; Proficiency in written and spoken English

Duties: Steigen Sie ein mit unserem 18-monatigen Programm für Hochschulabsolvent: innen und erarbeiten Sie sich das Fundament für Ihre künftige Entwicklung in unserem Unternehmen. Sie arbeiten eigenverantwortlich in Projekten und werden dabei professionell begleitet. Schon als Trainee haben Sie die Chance, sich im Unternehmen zu vernetzen und werden gefördert und gefordert
Requirements: Sie haben einen erfolgreichen Master- oder Diplomabschluss; Sie haben gute konzeptionelle Fähigkeiten, sind kommunikativ, flexibel und eigeninitiativ

Duties: Sie arbeiten aktiv im Tagesgeschäft & in Projekten mit; Sie lernen die Produktlandschaft, Tarife & mathematischen Grundlagen kennen; Unterstützung der Produktentwicklung: Analyse von Produkteigenschaften oder Kalkulations- & Überschussmodellen; Sie überprüfen versicherungsmathematische Werte & unterstützen uns bei der Beantwortung von Kundenanfragen; Sie beobachten und vergleichen den Lebensversicherungsmark
Requirements: Studium der (Wi-)Mathematik/vergleichbare Fachrichtung ab dem 5. Fachsemester mit überdurchschnittlichen Ergebnissen; Sehr gute Microsoft-Office-Kenntnisse; Spass an der Programmierung; Analytische Fähigkeiten & Interesse an Lebensversicherungsmathematik; Selbstständige Arbeitsweise, Teamfähigkeit und Kommunikationsvermögen

Duties: Mit Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik gewinnst Du Informationen aus grossen Datenmengen, die für Steadforce und unsere Kunden von Vorteil sein können; Du erkennst Muster und Zusammenhänge, leitest daraus Hypothesen ab, prüfst diese und stellst Deine Ergebnisse als Entscheidungsgrundlage vor; Du konzipierst und entwickelst End-to-End Data Science bzw. KI Lösungen für unsere Kunden aus verschiedenen Branchen; Als Senior Data Scientist nimmst du aktiv an der Planung und Entwicklung von Forschungsprototypen teil; Wo andere einen Datendschungel sehen, erkennst Du neue Geschäftsmodelle und Prozessoptimierungsansätze
Requirements: Du hast ein abgeschlossenes Studium in einem MINT Fach; Du bringst 2-5 Jahre Berufserfahrung mit oder hast im MINT Bereich eine Promotion; Du hast sehr gutes Know-how in der Statistik und idealerweise Erfahrungen mit linearer und quadratischer Optimierung; Du bringst gute Kenntnisse über verschiedene Machine Learning Verfahren mit; Du hast Erfahrungen in der Aufbereitung und Exploration von Daten sowie in der Konzeption und Implementierung von Daten Pipelines; Gute Kenntnisse des Python Data Science Stack zählen zu deinem technologischen Portfolio; Du hast fliessende Deutsch - und sehr gute Englischkenntnisse

Duties: Mit Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik gewinnst Du Informationen aus grossen Datenmengen, die für Steadforce und unsere Kunden von Vorteil sein können; Du arbeitest in einem interdisziplinären Team mit Experten an der Entwicklung, Optimierung und Operationalisierung unserer Machine Learning Pipelines; Du konzipierst und entwickelst End-to-End Data Science bzw. KI Lösungen für unsere Kunden aus verschiedenen Branchen; Als Machine Learning Engineer nimmst Du aktiv an der Planung und Entwicklung von Forschungsprototypen teil und führst das Projekt in die Operationalisierung
Requirements: Du hast ein abgeschlossenes Studium in einem MINT Fach; Du bringst 2-5 Jahre Berufserfahrung mit oder hast im MINT Bereich promoviert; Du bringst gute Kenntnisse über verschiedene Machine Learning Verfahren mit; Du hast Erfahrungen in der Aufbereitung und Exploration von Daten sowie in der Konzeption und Implementierung von Daten Pipelines; Gute Kenntnisse des Python Data Science Stack zählen zu Deinem technologischen Portfolio; Du bist vertraut mit Modeltracking sowie der Entwicklung von APIs

Department: Graduiertenkolleg Fourieranalysis und Spektraltheorie
Duration: 3 y       
Workload: 75%
Duties: The positions are advertised as part of the Research Training Group 2491 "Fourier Analysis and Spectral Theory" at the Georg-August University of Göttingen (Expected work location of the position: Hanover)
Requirements: Master degree in mathematics or equivalent; Analytical profile with a research focus in harmonic and global analysis, functional analysis or analysis of partial differential equations; Language proficiency in English or German

Duties: Durch deine Expertise für MLOps übernimmst du die Konzeption und Umsetzung von Projekten in der Microsoft Azure Cloud und auf dem Databricks Tech-Stack; Du bist erste Ansprechperson für die Aufnahme der externen Anforderungen sowie die Planung und gehst in die Verantwortung für das Projektmanagement; Am Ende bist du natürlich auch mit verantwortlich für die vollständige technische  Umsetzung der externen Lösung; Du setzt CI/CD/CT Pipelines und moderne Machine Learning Architekturen um
Requirements: Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes  Studium in Fachbereichen mit IT-Bezug, sprichst fliessend  Deutsch und Englisch, bist gut organisiert und denkst unternehmerisch; Idealerweise hast du Cloud Computing Erfahrung oder bist vertraut mit Azure Machine Learning oder Cognitive Services; Gute Programmierkenntnisse in Python und idealerweise Library-Kenntnisse wie Pandas, Tensorflow, Transformers, etc; Sehr gute Kenntnisse in GitHub/Azure DevOps, Terraform, Docker oder vergleichbaren Technologien

Duties: Sie erstellen Software mittels Java unter Verwendung von Restful- Technologien, BPMN Prozessautomatisierung mit Camunda, Angular (Frontendentwicklung) u.v.m; In modernen Entwicklungsumgebungen arbeiten Sie an integrativen Lösungen; Sie bringen sich aktiv beim Design von Software und den zugrundeliegenden Prozessen ein; Durch aktive Mitarbeit lernen Sie klassische und agile Projekt-Methoden kennen
Requirements: Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik oder eines vergleichbaren Studiengangs; Erste Programmiererfahrungen in Java; Selbständiges, ergebnisorientiertes und engagiertes Arbeiten; Gute Auffassungsgabe und die Motivation, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten; Ausgeprägte Lernbereitschaft und Freude an Teamarbeit

Duties: Optimization with partial differential equations under uncertainty. The position is dedicated to the analysis of these problems as well as the design and implementation of efficient algorithms for their solution. The PhD student will have the opportunity to collaborate with the research center TRR 154: Mathematical Modeling, Simulation and Optimization Using the Example of Gas Networks and may benefit from the center’s various training activities
Requirements: A motivated, outstanding student with a master’s degree in mathematics. A strong background in mathematical optimization and good experience with the theory and numerical methods for partial differential equations is required

Duties: The Weierstrass Institute conducts project oriented research in applied mathematics with the aim of solving complex problems in technology, science and the economy. The institute deals with the whole scientific solution process, starting with mathematical modeling, followed by the theoretical analysis of models, and ending with the numerical simulation of the solution. In this context, the WIAS maintains long term, wide-ranging contacts with those who apply mathematics in industry and other areas of research and for whom it is a reliable partner
Requirements: WIAS posts regulary jobs at our sites. Additional jobs can be found by clicking here. Many more institutions are listed in the left frame (online version), see "Search yourself at 8000 institutions"

Duties: We are looking for a curiosity-driven and conceptually-minded candidate who enjoys scientific discussion and complex data analysis
Requirements: To be considered for this position, you must have a PhD in a relevant field. As a suitable candidate you have expertise in working with (ideally geostationary) satellite data and experience with scientific data analysis. Prior use of simulation data is not required but will be beneficial. You should also have experience in presenting your results to the scientific community at international conferences and through peer-reviewed publications in international journals

Duties: We are looking for a curiosity-driven and conceptually-minded candidate who enjoys scientific discussion and complex data analysis
Requirements: To be considered for this position, you must have a PhD in a relevant field. As a suitable candidate you have expertise in deep convective cloud processes and experience with scientific data analysis. Prior experience in applying machine learning methods is not required. You should also have experience in presenting your results to the scientific community at international conferences and through peer-reviewed publications in international journals

Duties: We are looking for a curiosity-driven and conceptually-minded candidate who enjoys scientific discussion and interdisciplinary science
Requirements: To be considered for this position, you must have a PhD in a field like physics and applied mathematics or a field related to one of the components of the climate system. As a suitable candidate you have expertise in analyzing complex systems (e.g., using dynamical systems theory, statistical physics) and/or process-level expertise in a specific component of the climate system. You should also have experience in presenting your results to the scientific community at international conferences and through peer-reviewed publications in international journals

Duties: Mitarbeit bei Projekten mit Schwerpunkten auf Data Architecture, Data Engineering und anderweitigen datengetriebenen Themengebieten; Unterstützung bei internen Projekten zur Entwicklung von Tools entlang des gesamten ETL bzw. ELT-Prozesses; Aktive Beteiligung bei der Weiterentwicklung unserer Infrastruktur wobei Datenbanktechnologien und Cloud-Computing zum Einsatz kommen
Requirements: Studium (FH/Universität) in einem quantitativen Bereich (Wirtschaftsinformatik, Informatik, Physik, Mathematik), idealerweise erste Erfahrungen in Data Engineering Projekten; Begeisterung für die Definition und Implementierung von Datenmanagement-Frameworks einschliesslich Data Governance, Metadatenmanagement, Datenlebenszyklus etc; Gute Kenntnisse in Datenbanktechnologien (z.B. Postgres, SQL Server, Cassandra, Redis) und ETL-Prozessen; Fundierte Kenntnisse in zumindest einer Programmiersprache (z.B. Python, Scala, Java); Kenntnisse in Big Data Technologien (z.B. Apache Hadoop Ecosystem, Apache Spark), Cloud-Computing (z. B. AWS, Azure, Google Cloud Platform) und erste Erfahrungen in SAP sind von Vorteil; Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Duties: Gemeinsam mit Deinem Team übernimmst Du die Beratung oder Prüfung von Versicherungsunternehmen in den Bereichen Aktuariat, ALM, Risikomanagement, Compliance, Finanzen und Unternehmenssteuerung; Dabei unterstützt Du direkt in Projekten vor Ort sowie als Experte: in in der Wirtschaftsprüfung mit fundierten Kenntnissen zu aktuariellen Fragestellungen, Data Science oder Bewertungsthemen; Du leistest einen wichtigen Beitrag bei der Umsetzung von umfassenden Finance Transformation-Projekten oder bringst Dich bei der Entwicklung und Optimierung von Bewertungs- und Risikokapitalmodellen ein
Requirements: Junior Versicherungsmathematiker (w/m/d) als Aktuar/Aktuarin wirst Du bei uns mit einem abgeschlossenen Studium der Wirtschaftsmathematik, Mathematik, Physik, Informatik oder Wirtschaftswissenschaften; Idealerweise hast Du in Deinem Studium einen Schwerpunkt auf Versicherungswissenschaften, Finanzmathematik oder Programmierung gelegt; Bestenfalls hast Du bereits relevante Praktika oder eine Ausbildung in der Versicherungsbranche absolviert und strebst berufsbegleitend ein gefördertes Examen wie z.B. den Aktuar: in (DAV) an

Duties: Aktive Mitwirkung bei der Sachverhaltsaufarbeitung und -aufklärung spannender Fälle nationaler und internationaler Wirtschaftskriminalität; Technische und fachliche Begleitung und Beratung der Ermittlungsteams bei der Gestaltung forensischer Sonderuntersuchungen; Gerichtsverwertbare Sicherung und Aufbereitung strukturierter und unstrukturierter Daten aus unterschiedlichsten betrieblichen Anwendungssystemen (Big Data); Konzeption und Implementierung von Datenanalysen zur Aufdeckung und Prävention von Wirtschaftskriminalität
Requirements: Überdurchschnittlich abgeschlossenes Studium (Bachelor, Master von Vorteil) der Informatik, Wirtschafts­informatik, Wirtschafts­wissen­schaften, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs, idealerweise mit Schwerpunkten in den Bereichen Data Mining, Machine Learning, Business Intelligence, Algorithmen & Datenstrukturen, Big Data, ERP, Prozessoptimierung oder Consulting; 2-4 Jahre praktische Erfahrungen in der Datenanalyse

Duties: Here you find a list of all institutions (universities and companies) with direct links to their jobs site. This is to our knowledge the most comprehensive global list you will find. Additionally, you will find many jobs that are currently not advertised at www.acad.jobs or elsewise. This is useful, if you definitely want to work in a particular country
Requirements: If you are working in an institution that wants to be listed and if you are in charge, please contact us. Please contact us if a link is broken

Duties: Hervorragende persönliche Entwicklungsmöglichkeiten durch umfassende Weiterbildung und abwechslungsreiche, herausfordernde Projektaufgaben, z. B.: Strukturierung und Management komplexer Projektvorhaben; Analytisch anspruchsvolle Geschäftsprozessmodellierung und -optimierung; Konzeption von Steuerungssystemen mit statistischen, finanzmathematischen und KI-Methoden
Requirements: Sehr gut abgeschlossenes Studium in Physik, Mathematik, Informatik oder einem anderen natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Studiengang; Gute IT-Kenntnisse und Spass an der Technik

Duties: ein Job auch für Aktuar*innen, die sich nach ersten Erfahrungen in anderen Bereichen weiterentwickeln möchten - Vorerfahrung im Bereich Produktmathematik ist willkommen, aber nicht erforderlich; eine vielfältige Tätigkeit an der Schnittstelle zwischen Versicherungsmathematik und IT; Zusammenarbeit mit erfahrenen Kolleg*innen; eine interessante Mischung aus wiederkehrenden Aufgaben, neuen Themen und Projektarbeit; ein aufgeschlossenes Team aus unterschiedlichen Persönlichkeiten, die sich gegenseitig unterstützen; die Möglichkeit, in Projekten produktmathematische Themen zu koordinieren und Verantwortung dafür zu übernehmen
Requirements: ein mindestens gut abgeschlossenes Studium (Bachelor oder Master) mit mathematischem Schwerpunkt, z.B. in Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Versicherungsmathematik oder Physik; mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Aktuar*in in einer Lebensversicherung - ideal (aber nicht notwendig) wären Vorerfahrungen in der Produktentwicklung, der Bestandsverwaltung oder Migration

Department: SIT - Sichere Informationstechnologie
Duties: Angewandte Forschungsprojekte im Bereich Cybersicherheit und Datenschutz; Mitarbeit in öffentlich geförderten und/oder direkt durch Industriepartner beauftragten Projekten; Konzeptentwicklung und Projektmanagementaufgaben; Anfertigen von Projektberichten und wissenschaftlichen Veröffentlichungen; Präsentation von Forschungsergebnissen im Rahmen von Publikationen und Vorträgen auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen
Requirements: Master of Science im Fachgebiet Informatik oder einem anderen Fachgebiet mit Bezug zur Cybersicherheit; Wissen und Erfahrung im Bereich Cybersicherheit; Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellen; Ausgeprägtes analytisches Denken; Teamfähigkeit; Lösungsorientiertes Handeln