Duties: Besprochen werden: Banking, Insurance und Finance; Statistik (non-finance), Biologie, Medizin (akademisch und nicht-akademisch); Informatik und Technik; General Management; Lehre (nicht akademisch); Akademische Stellen; Weitere wichtige Informationen zu Historische Entwicklung, Mittelschule und Studium, Praktika
Requirements: Praktika während des Studiums dienen nicht nur zur Aufbesserung von Einkommen und CV (inkl. sehr wichtige Referenzen), sondern ermöglichen auch herauszufinden, welche Jobs einem später am besten gefallen werden. Nach erfolgreich absolvierten Praktika sollte man auf jeden Fall von den Vorgesetzten ein Arbeitszeugnis einholen. Wenn diese mit der Arbeit sehr zufrieden sind, werden sie dabei von sich aus mitteilen, dass man sie als Referenz erwähnen darf. Wichtig ist, dass man Praktika macht, welche etwas mit Mathematik zu tun haben

Duties: In diesem kurzen Aufsatz soll Mathematiker/innen und Statistiker/innen (allgemein Quants, also Personen mit quantitativer Ausbildung) aufgezeigt werden, wie einfach sie eine eigene Firma gründen können. Es wird aufgezeigt, dass im Gegensatz zu anderen Studiengebieten Quants sehr gute Chancen haben, direkt ab Hochschule erfolgreich eine Firma zu gründen. Die Aussagen gelten erst Recht für Personen mit Berufserfahrung. Mit dem Portfolio-Ansatz wird auch der zweiten Gruppe oben ein stufenweiser Einstieg in die unternehmerische Selbständigkeit aufgezeigt. Mit wichtigen Hinweisen für alle Fachgebiete!
Requirements: Ich unterscheide drei verschiedene Situationen, in denen diese Quants sein können: Student/in, Absolvent/in, Personen, welche z.B. wegen Unterstützungspflichten (vorerst) lediglich in Teilzeit Erwerbsarbeit leisten können, Personen, bei denen der Beruf und die Karriere (momentan) zentraler Lebensinhalt ist

Duties: Lesen Sie zuerst ein Buch von 1000 Seiten, um herauszufinden, wie man sich bewirbt? Nein! In diesem kurzen Text ist alles Wesentliche zusammengefasst: Stelle finden, Stelle erhalten, Stelle behalten, Überbrückung, wenn es schwieriger wird. ... Im weiteren sollte man folgende Fragen stellen, falls im Verlauf des Gesprächs nicht beantwortet: Wie wird man eingearbeitet? Wie sieht ein "normaler" Arbeitstag aus (falls in wissenschaftlichem Bereich tätig: wie viel ist Routine, wieviel herausfordernde geistige Tätigkeit)? Welche Mittel werden Ihnen für die Erreichung der Ziele zur Verfügung gestellt? Wie viele Mitarbeiter sind zu führen? Was geschah mit dem vorherigen Stelleninhaber? Wie sind die Arbeitszeiten geregelt (Jahresarbeitszeit, Wochenarbeitszeit)? Wieviel Reisetätigkeit ist mit der Arbeit verbunden? Auslandaufenthalte? Wieviel Unterstützung kann man bei der Weiterbildung erwarten (freie Zeit dazu)?
Requirements: Überbrückung, wenn es schwieriger wird: Allfällige Publikationen noch fertig machen, welche aufgeschoben? Habilitation? Lehrerausbildung? Lehrbuch schreiben; Sprachen lernen; IT-Kenntnisse lernen/Statistikpaket lernen (eventuell kann man das noch eingeschrieben kostengünstig an der Uni); Aktuarsausbildung beschleunigt beenden (Vorlesungen an Hochschulen dazu); Lehrtätigkeit an Berufs-/Kantonsschulen, FH, Unis, auch für Übungen/Tutorate; Maturaexperte; Gutachtertätigkeit; EU und SNF-Projekte, andere? Personaldienstleistern anbieten als Experte bei Beurteilung von Fachkenntnissen; wegen Kontakten: Beitritt zu standespolitischen Organisationen? Dipl/Dr-Arbeiten betreuen helfen; Kostenlose Praktika oder bei Kollegen anfragen, welche kleine Firma haben (eigenes Profitcenter); eventuell auch aus dem Ausland wo Lebenshaltungskosten tief sind (inkl Sprachen lernen)

Duties: Verschiedene Datenquellen verknüpfen; Bei der Durchführung von Datenanalysen und Datenintegrationen unterstützen; Bei der Konzeption und Implementierung von Machine Learning Modellen mitwirken; Die Ergebnisse visuell darstellen; Die Data Science Ergebnisse in Software-Anwendungen überführen; In einem interdisziplinären Team arbeiten; Flache Hierarchien und kurze Kommunikationswege
Requirements: Studium in Data Science, Informatik oder vergleichbar; Du bist mit Teilen unserem Tech-Stack vertraut; Sprachniveau Deutsch mindestens C1

Duties: Die klassische Managementberatung ist ein Kerngebiet unserer Tätigkeit. Wir belassen es jedoch nicht bei der reinen Entwicklung von Konzepten, sondern helfen auch bei der erfolgreichen Umsetzung. Unsere zusätzliche Expertise im Projektmanagement, SAP-Management und IT-Management ermöglicht uns, in der heutigen, digitalen Welt ein komplettes Angebot für Ihr Projektvorhaben liefern zu können. Damit profitieren Sie von unseren Erfahrungen bis zur Ziellinie
Requirements: Basycon 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: Aktive Mitarbeit an laufenden Projekten im Bereich der Lebens-, Kranken- oder Schaden-/Unfallversicherung im Rahmen von konkreten Kundenprojekten; Unterstützung bei der Entwicklung und Erweiterung von deterministischen und stochastischen Prognosemodellen einschliesslich Einsatz modernster Algorithmen zur Datenanalyse (insb. Machine Learning und Data Analytics); Innovative Weiterentwicklung der bestehenden Methodik zur Lösung versicherungsmathematischer Fragestellungen entlang der gesamten aktuariellen Wertschöpfungskette (Pricing, Reserving, Risk Management, Rückversicherung, Data Analytics); Mitarbeit bei der Berechnung, Analyse und Validierung von versicherungstechnischen Verpflichtungen
Requirements: Du befindest Dich idealerweise in einem fortgeschrittenen Semester deines Bachelorstudiums oder in Deinem Masterstudium der (Wirtschafts-)Mathematik; Überdurchschnittliche Leistungen sowie grosses Engagement im Studium zeichnen Dich aus; Die Versicherungs- und Finanzbranche interessiert Dich und vielleicht hast Du sogar bereits erste praktische Erfahrungen in Form von entsprechenden Praktika oder Vorlesungen gesammelt; Du verfügst über ein hohes Mass an analytischem Denkvermögen sowie eine systematische und lösungsorientierte Arbeitsweise; Du hast die Bereitschaft, Dich schnell in ein komplexes Aufgabenfeld einzuarbeiten

Duties: Entwicklung und Weiterentwicklung von innovativen Versicherungsprodukten der Lebens- und; Sachsparte mit einem Fokus auf Versicherungsdokumente; Mitarbeit in einem crossfunktionalen, agil arbeitenden Team (ADU), die Aufgabensteuerung erfolgt zeitgemäss durch das Framework SAFe; Zusammenarbeit mit Jurist: innen und weiteren Expert: innen; Aufbau von tiefem Produkt-Know-How, um übergreifende Fragestellungen beantworten zu können und sicherzustellen, dass regulatorische Anforderungen erfüllt werden; Erstellung von Forecast- und Planungsrechnungen sowie Zulieferung von Daten zu Quartals- und Jahresabschlüssen
Requirements: Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Mathematik oder ähnliche Qualifikationen; Kenntnisse auf den Gebieten der Versicherungs-/Finanzwirtschaft und Motivation zur aktuariellen Weiterbildung (DAV-Mitgliedschaft vorhanden oder angestrebt); Interesse an juristischen Fragestellungen aus Produktsicht; Schnelle Auffassungsgabe, sehr gute analytische Fähigkeiten, strukturiertes Arbeiten und Durchsetzungsvermögen; Spass und Motivation an Arbeit im agilen Umfeld in Verbindung mit Teamfähigkeit; Selbständigkeit, Initiative sowie Einsatzbereitschaft und Verantwortungsbewusstsein; Souveräner Umgang mit MS Office (Fokus Excel); Sehr gute Deutschkenntnisse mit Freude an der präzisen Anwendung der Sprache

Duties: We’re using technologies like Python, Terraform, Kubernetes, Docker & Pub/Sub to run event-based analytics pipelines, processing new data points every day on the Google Cloud Platform; We have developed an ML Ops stack allowing us to seamlessly deploy our models into a production environment; We’re rolling out new features through fully automated CI/CD pipelines including code reviews & automated tests; We take responsibility for the full DevOps cycle, but thanks to managed cloud services & automation, we spend most of our time working on new features & architecture optimisations, rather than responding to ops issues
Requirements: completed degree in computer science or a related subject; at least four years of experience in data engineering (setting up and operating data pipelines in big data/analytics environments); at least two years of experience with one or more of the major cloud providers (GCP/Azure/AWS); experience in software development with Python, knowledge of tools such as VS Code, PyCharm, git, Jupyter, pip, conda, CLI

Workload: 100%
Duties: Capacitate teachers, advisory teachers, officers, inspectors, principals on inclusive education practices; Support in setting up tutoring groups for learning support; Support the implementation of visual and hearing screenings; Design continuous professional development programmes on inclusive education
Requirements: Knowledge and understanding of inclusive education (degree or working experience); Training of trainers’ skills or adult education; Good command of written and spoken English; Monitoring and evaluation skills; Strong leadership; Residence in Switzerland or Germany

Duties: Work closely together with other team members; Stay educated on private capital markets and conduct research towards current market developments and long-term trends to derive actional investment ideas; Take responsibility and be a key contributor in the due diligence process for new investments in funds and in bespoke managed account solutions (i.e. manager selection, commercial due diligence, involvement in legal and tax due diligence activities and monitoring); Monitoring of the existing private equity and private debt portfolio
Requirements: University degree in finance, economics, business administration, mathematics, or engineering with a good degree or a banking education with a capital market specific qualification; e.g; CFA or CAIA; Knowledge of the corporate finance toolkit (valuation, LBO, M&A and accounting) with corresponding ability to implement know how in cash flow analysis and investment models

Duties: Du unterstützt unsere Kunden von der Datenstrategie über das Design moderner Daten- & Analytics-Architekturen bis hin zur Entwicklung und Aufbau von konkreten Cloud Implementierungen mit modernsten Technologien; Aufbau von hochverfügbaren, skalierbaren (Daten-)Plattformen auf Multi bzw. Hybrid-Cloud-Infrastrukturen; Optimierung von Lösungen in der Cloud hinsichtlich Kosten, Wartbarkeit, Testbarkeit, Stabilität und Skalierbarkeit; Unterstützung beim Aufbau von effizienten DevOps-, DataOps-, sowie MLOps-Prozessen von Infrastruktur- über Applications- bis Modell-Deployments
Requirements: Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Naturwissenschaften, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder eine vergleichbare Ausbildung; Mehrjährige Berufserfahrung in den o.g. Aufgabenbereichen oder der Programmierung in gängigen Sprachen sowie belastbarer Erfahrung in der Entwicklung im AWS, Azure oder Google Cloud-Umfeld; Erfahrung mit den Analytics-Services und Storage-Lösungen der grossen Cloud-Provider vorteilhaft; Erfahrung mit SQL-Datenbanken und Big Data Tools wie Hadoop, Hive, Kafka, Spark, HBase vorteilhaft; Praktische Kenntnisse und Erfahrung Continuous Integration und Deployment (git, Jenkins, GitHub, etc.), mit der Nutzung von Linux-Shell sowie Cloud Deployment-Modellen auf Enterprise-Level (public, private, hybrid)

Duties: Eigenverantwortliche Begleitung und Unterstützung unser Kunden im Rahmen anspruchsvoller Beratungsprojekte zu verschiedensten Themen der Versicherungswirtschaft; Kontaktperson bei der Einbindung von Modellergebnisse in die Unternehmenssteuerung und Treiber für die Weiterentwicklung von Unternehmensmodellen; Unterstützung unserer Kunden bei aktuariellen und strategischen Fragestellungen; Entwicklung von kreativen neuen Produkten gemeinsam mit unserem Mandanten auf der Basis von Profitabilitäts- und Marktanalysen; Begleitung und aktuarielle Leitung von M&A-Prozessen, Restrukturierungen und Neugründungen von Unternehmen der Finanzdienstleistungsbranche; Repräsentation unseres Unternehmens im Markt durch die Teilnahme an Fachveranstaltungen, Organisation von Workshops und weitere Marketingmassnahmen; Du denkst vorausschauend und bist First Mover, wenn es um neue Lösungen für unsere Kunden geht
Requirements: Abgeschlossenes Studium der Mathematik, Wirtschaftsmathematik oder der Betriebswirtschaft mit Schwerpunkt Mathematik oder Business Analytics; Idealerweise vier bis sieben Jahre Berufserfahrung in einem vergleichbaren Umfeld bei einer Beratungsgesellschaft oder in einer entsprechenden Position in einem Versicherungs- oder Finanzdienstleistungsunternehmen; Kenntnisse der regulatorischen Anforderung und ihrer Umsetzung; Qualifikation zum Aktuar (DAV oder vergleichbar); Verhandlungssichere Englischkenntnisse und Bereitschaft zu einer projektbezogenen Reisetätigkeit

Duties: Bewerten und Steuern von Anforderungen der Lebensversicherung an die IT-Systemlandschaft; Konzeption von Prozessen und Geschäftsvorfällen für das Bestandsführungssystem msg.Life Factory; Testfallkonzeption und Durchführung von Tests; Teilprojektleitung für Geschäftsprozesse (Vertragsverwaltung, mathematische Funktionen); Abstimmung mit anderen Projekten, Produktentwicklung, Kundenbetreuung und IT; Fachliche Betreuung des Bestandsführungssystems msg.Life Factory im Produktionsbetrieb
Requirements: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Mathematik, Wirtschaftsmathematik oder vergleichbarer Studiengang; Idealerweise begonnene oder abgeschlossene Ausbildung zum Aktuar (DAV) (m/w/d) oder Bereitschaft, diese aufzunehmen (Die Ausbildung wird unterstützt und aktiv gefördert); Mehrjährige Berufserfahrung in vergleichbarer Funktion wünschenswert; Berufseinstieg möglich; Konzeptionelle und analytische Fähigkeiten; Selbstständige und zielgerichtete Arbeitsweise; Eigeninitiative, Teamfähigkeit, sehr gute kommunikative Fähigkeiten und Freude an Projektarbeit

Duties: Sie wirken mit bei der unternehmensinternen Umsetzung des Risikomanagementsystems und bei dessen Weiterentwicklung; Sie koordinieren die Aufnahme und Modellierung der Geschäftsprozesse der Abteilungen in unserem GRC-Tool; Sie analysieren diese und unterstützen uns aktiv bei der Prozessoptimierung; Sie prüfen Risikoanalysen und Projektrisiken und beraten die Abteilungen bei der Erstellung dieser
Requirements: Sie haben ein erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich der (Wirtschafts-) Mathematik, Statistik oder eines vergleichbaren Studiengangs (wie z.B. (Angewandte) Informatik, Data Science, Physik); Idealerweise haben Sie bereits Erfahrungen in der Versicherungsbranche sammeln können

Duties: Beraten der mathematischen Abteilungen unserer Kunden in Hinblick auf Migration der Versicherungsbestände auf die Plattform der Afida; Analyse der Bestände, Produkte und Anforderungen unserer Kunden; Abbildung der Versicherungsprodukte und; tarife im Rechenkern von PSLife mittels Java und Eclipse; Durchführung von Rechenkerntests und Migrationscontrolling; Fortlaufende versicherungsmathematische Wartung und Pflege der migrierten Bestände
Requirements: abgeschlossenes Studium in einem mathematisch oder naturwissenschaftlich geprägten Fachgebiet; abgeschlossene Ausbildung zur Aktuarin DAV bzw. Aktuar DAV; Praktische Erfahrungen als Rechenkernentwicklerin oder -entwickler in einem Lebensversicherungs- oder Beratungsunternehmen

Duties: Als Praktikant: in AI & Data Strategy (m/w/d) bist du Teil des Teams, dass mit der Entwicklung und Operationalisierung innovativer AI & Data Strategien die Grundlage für unsere Kunden schafft, echte „Data Driven Businesses“ zu werden.“
Requirements: Fortgeschrittenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, (Wirtschafts-)Ingenieurwesen, Naturwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften mit Datenbezug oder in vergleichbaren Studiengängen ​; Erste berufliche Erfahrungen durch Praktika oder Werkstudententätigkeiten, idealerweise in einem der folgenden Bereiche wünschenswert: AI & Data Strategy, Data Governance, Data Architecture/Enterprise Architecture, Data Science oder digitale Geschäftsmodelle

Duties: Als Senior Solution Manager (m/w/d) übernimmst du umfassende Verantwortung bei der Projektumsetzung, dem Architekturdesign und dem Teamauf- und -ausbau; und befasst dich inhaltlich mit Themen Cloud Transformation, Data Engineering, Data Management & Governance, Datenvisualisierung und Business Intelligence, Robotics und kognitive Prozessautomatisierung, AI, Machine Learning & Data
Requirements: Erfahrung (6+ Jahre) in der Industrie oder Unternehmensberatung; Mehrjährige Erfahrung in der Leitung grösserer Projekte bzw. der Steuerung und Entwicklung von Projektteams im Analytics-Umfeld

Duties: Als Consultant (Versicherungs-) Mathematik (m/w/d) analysiert du im Team die komplexen Risiken des Versicherungsgeschäfts und machst diese durch die Anwendung von mathematischen Modellen und Machine Learning Methoden steuerbar
Requirements: Abschluss in (Wirtschafts-) Mathematik, Physik oder vergleichbarer naturwissenschaftlich-technischen Studiengang, gerne mit Promotion und Praktika in der Finanzbranche; Interesse an Programmierung und ggf. bereits praktische Erfahrung in Datenanalyse oder Machine Learning, sowie im Umgang mit Software, z. B. R, SQL, Python, SAS oder Java

Duties: Aktive Mitarbeit an laufenden Projekten im Bereich der Lebens-, Kranken- oder Schaden-/Unfallversicherung im Rahmen von konkreten Kundenprojekten; Unterstützung bei der Entwicklung und Erweiterung von deterministischen und stochastischen Prognosemodellen einschliesslich Einsatz modernster Algorithmen zur Datenanalyse (insb. Machine Learning und Data Analytics); Innovative Weiterentwicklung der bestehenden Methodik zur Lösung versicherungsmathematischer Fragestellungen entlang der gesamten aktuariellen Wertschöpfungskette (Pricing, Reserving, Risk Management, Rückversicherung, Data Analytics); Mitarbeit bei der Berechnung, Analyse und Validierung von versicherungstechnischen Verpflichtungen
Requirements: Du befindest Dich idealerweise in einem fortgeschrittenen Semester deines Bachelorstudiums oder in Deinem Masterstudium der (Wirtschafts-)Mathematik; Überdurchschnittliche Leistungen sowie grosses Engagement im Studium zeichnen Dich aus; Die Versicherungs- und Finanzbranche interessiert Dich und vielleicht hast Du sogar bereits erste praktische Erfahrungen in Form von entsprechenden Praktika oder Vorlesungen gesammelt; Du verfügst über ein hohes Mass an analytischem Denkvermögen sowie eine systematische und lösungsorientierte Arbeitsweise; Du hast die Bereitschaft, Dich schnell in ein komplexes Aufgabenfeld einzuarbeiten

Duties: Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern bei der Entwicklung neuer Wege zur Erreichung von Zielen unter Verwendung modernster Techniken und Tools; Effiziente Kommunikation des Analyseansatzes und der Art und Weise, wie die Ziele erreicht werden können, an die Geschäftspartner; Befürwortung und Aufklärung über den Wert datengestützter Entscheidungsfindung mit Schwerpunkt auf dem "Wie und Warum" der Problemlösung; Führen von Analyseansätzen, Integrieren der Arbeit in Anwendungen und Tools mit Dateningenieuren, Geschäftsleitern, Analysten und Entwicklern
Requirements: Akademischer Hintergrund in Datenwissenschaft, Informatik, Ingenieurwesen oder Statistik; Nachgewiesene Fähigkeiten im Bereich Data Science und gute Kenntnisse in Python oder R sowie im Schreiben komplexer SQL-Abfragen; Beherrschung des maschinellen Lernens zur Lösung von Clustering-, Klassifizierungs-, Regressions-, Anomalieerkennungs-, Simulations- und Optimierungsproblemen bei grossen Datensätzen; Nachgewiesene Fähigkeit, unterschiedliche interne und externe Datensätze zusammenzuführen und umzuwandeln, um neue Funktionen zu schaffen; Erfahrung mit Big-Data-Technologien (vorzugsweise Azure-Stack) und mit Datenvisualisierungstools bevorzugt, z. B. Tableau

Duties: Konzeption, Unterstützung und Steuerung von Projekten im Bereich Analytics, Machine Learning und künstliche Intelligenz; Umsetzung von datenbasierten "Proof-of-Concept" oder MVP-Systemen mit Fokus auf den Mehrwert für das Geschäft des Kunden; Konzeption, Design, Implementierung und Optimierung von prädiktiven statistischen Modellen, Analytics Applikationen und ML/AI Systemen sowie deren Integration in die Backend Systeme (u.a. mit Technologien für Text- und Bildverständnis, sowie Wissensrepräsentation)
Requirements: Abgeschlossene Ausbildung/abgeschlossenes Studium und einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Science/IT; Sicherer Umgang mit gängigen Data Science Tools in Python, praktische Erfahrung & Zertifizierung in mindestens einer Cloudtechnologie (AWS, Azure oder GCP); Sehr gute Kenntnisse in ML-/KI-Methoden (Probabilistische Ansätze, Kernel Methoden, Neuronale Netze & Deep Learning, Computer Vision, NLP & Large-scale Language Models, Generative AI, etc) sowie deren Containerisierung; Erfahrungen als Projektleiter: in oder Entwickler: in (Frontend, Backend oder Fullstack) in Data Science- & Big Data-Projekten; Ausgeprägte Beratungskompetenzen, Flexibilität sowie Kommunikationsfähigkeiten auf allen Ebenen; Fliessende Deutsch- und Englischkenntnisse

Duties: Sie erhalten Einblicke in die Lebensversicherung mit Schwerpunkt Asset-Liability-Modellierung und Solvency II. Hierzu zählen die Modellierung von Produkten in RiskAgility FM, die Implementierung von aktuariellen Annahmen und Managementregeln sowie die zahlreichen Einsatzmöglichkeiten des Unternehmensmodells; Darüber hinaus lernen Sie die Prozesse im aktuariellen Bestandscontrolling kennen und unterstützen bei Projekten zur Optimierung dieser Prozesse; Sie bekommen auch auch die Gelegenheit, Ihre Programmierkenntnisse auszubauen
Requirements: Sie studieren (Wirtschafts-)Mathematik, Informatik oder Physik; Sie verfügen idealerweise über Vorkenntnisse in den Bereichen Versicherungs-/Finanzmathematik sowie Programmierkenntnisse; Sie bringen gute analytische sowie kommunikative Fähigkeiten mit und Ihre Arbeitsweise zeichnet sich durch Zuverlässigkeit, Genauigkeit, Verantwortungsbewusstsein und Teamfähigkeit aus; Sie sind während Ihres Praktikums an einer Hochschule immatrikuliert

Duties: Sie verbessern das Sicherheitsniveau durch Beratung und gezielte Vorschläge; Sie arbeiten fachbereichsübergreifend mit Expertinnen und Experten aus verschiedenen Bereichen der Informationssicherheit, wie zum Beispiel der Sensorik und Forensik, zusammen; Sie unterstützen bei Massnahmen zur Sicherheitssensibilisierung; Sie unterstützen bei der Expansion der IT-Sicherheitsinfrastruktur im Inland und in den Einsätzen der Bundeswehr; Sie erstellen Beiträge zur Cyber-Lage, d.h. Sie werten Ergebnisse aus, beurteilen diese und geben Handlungsempfehlungen; Sie nehmen an nationalen und internationalen Konferenzen teil, um die Aktivitäten der eigenen IT-Sicherheitsorganisation mit NATO-Mitgliedern und -Partnern abzustimmen
Requirements: Sie haben ein abgeschlossenes technisches Fachhochschul- oder Hochschulstudium; Sie besitzen die deutsche Staatsbürgerschaft; Sie sind bereit, sich bundesweit versetzen zu lassen; Sie erklären sich dazu bereit, an Auslandseinsätzen der Bundeswehr teilzunehmen; Als Soldatin bzw. Soldat auf Zeit beträgt Ihre Dienstzeit in dieser Laufbahn mindestens 3 Jahre

Duties: Unterstützung der Kolleginnen und Kollegen bei allen Aufgaben im Bereich der betrieblichen Altersversorgung; Erstellung von Rentenbescheiden und Leistungsausweisen; Verarbeitung von Personaldaten für die Erstellung von versicherungsmathematischen Gutachten; Unterstützung bei Kundenanfragen per E-Mail oder Hotline; Allgemeine Büroarbeiten
Requirements: Laufendes Studium der (Wirtschafts-) Mathematik, Betriebswirtschaft mit finanzwirtschaftlichem Schwerpunkt oder einer vergleichbaren Studienrichtung; Zeitliche Verfügbarkeit: schnellstmöglich bis 20 Stunden pro Woche; eine ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit; Organisationstalent

Duties: The successful candidate will enhance the ICON-RedSeaClimate project’s zooming capabilities in coupled atmosphere-ocean configurations for extracting regional information. She/he will utilize these capabilities to carry out cutting-edge experiments at high resolution and analyze data to improve our understanding of the role of mixed layer turbulence in shaping the climate of the Arabian Peninsula. The candidate is also expected to represent the project in national and international collaborations
Requirements: PhD degree in oceanography, meteorology, physics, mathematics, or other related fields; In-depth knowledge of numerical ocean modelling and computational climate science; Experience in supercomputer simulations of state-of-the-art circulation models; Proficiency in Fortran, UNIX/Linux, Python, parallel programming, visualization, and evaluation of simulation data; Demonstrated experience in executing research projects and publishing results; Good communication skills, ability to work autonomously and self-responsible