Aufgaben: 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)?
Anforderungen: 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)

Aufgaben: 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!
Anforderungen: 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

Aufgaben: 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
Anforderungen: 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

Aufgaben: Strategische Geschäftsmodelle zur Innovation und Effizienzsteigerung gemeinsam mit wesentlichen Entscheidern beim Kunden erarbeiten; Je nach gewünschtem Fokus: fachliche oder technische Herausforderungen analysieren und Lösungsansätze entwickeln; Im Programm-Management erste Steuerungsaufgaben für Transformationen und in IT-Umsetzungsprojekten übernehmen
Anforderungen: Sehr guter Hochschulabschluss in Physik, Mathematik oder einem anderen naturwissenschaftlichen Studiengang; Interesse an strategischen Fragestellungen grosser Konzerne, u.a. im Digitalisierungskontext; Überdurchschnittliches Abstraktionsvermögen, Teamgeist und analytische Denkweise

Aufgaben: d-fine is a European consulting firm which, by means of scientifically minded employees, provides innovative and future-proof solutions through sustainable technological implementation. Our highly qualified employees combined with their extensive practical experience enable us to develop bespoke, future-proof solutions for our clients’ tasks and to implement these efficiently. The typical integrated d-fine approach − design and implementation under one roof; is a core component of our project work. d-fine places a strong emphasis on fairness and collaboration with respect to its employees, clients and business partners: the success of our projects is rooted in the close and trusting relationships we enjoy with our clients
Anforderungen: We crawl all higher jobs at d-fine 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"

Aufgaben: 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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Aufgaben: 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
Anforderungen: 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

Aufgaben: In the role of a Data Scientist, you will collaborate with our Data Engineers on advanced statistical modelling. Hilti has a tremendous wealth of external and internal data. We are using it to bring our customer relationship to another level as well as to develop advanced tools and services based on tool data. The Data Science team is highly technical and at the same time at the core of Hilti’s digital business
Anforderungen: You hold a PhD in mathematics, statistics, computer science, or related fields; You bring 3 or more years of relevant quantitative and qualitative research and analytics experience; You have deep knowledge of statistical techniques and experience using machine learning algorithms; Experience with cloud platforms (e.g. AWS), strong programming skills in R, Python and Java are a given; Your strong data engineering skills in SQL support you to partner up most efficiently with our data engineers; You bring basic skills in software engineering (software architecture, version control systems, continuous integration software); Proficiency in statistical analysis, quantitative analytics, forecasting/predictive analytics, multivariate testing, and optimization algorithms will underline your expertise

Aufgaben: Guide machine learning projects from ideation to feasibility; Collaborate with cross-functional teams to identify opportunities and create solutions using machine learning technologies in various construction applications; Manage program goals and roadmaps, and advise on schedules and resources to ensure successful project delivery; Stay up-to-date with the latest advancements in machine learning and construction technologies and apply them to improve our processes and products; Write technical reports, research papers, and documentation to communicate research findings and outcomes to stakeholders
Anforderungen: A PhD or Master's degree in computer science, electrical engineering, mathematics, or a related field; Minimum of 5 years of experience in machine learning, data science, or related fields with strong knowledge of machine learning algorithms, deep learning, and natural language processing; Experience in working with large datasets and data preprocessing; Strong analytical skills, problem-solving skills, and ability to provide technical leadership in a team environment; Project management experience, preferably in a research environment

Aufgaben: The Robotics Team works within the Corporate Research & Technology Department, where it fosters the development of new robotic concepts and demonstrators for the organization. The team combines diverse skills in key technologies (state estimation, control, perception, manipulation, path planning & obstacle avoidance, robotics simulation, etc.) and works together to automate applications and workflows in construction via robotics. As part of this role, your tasks can include: proposing and managing R&D projects; defining technology platforms and architectural choices; hands-on software development and prototyping; establishing and nurturing a network of external collaborations with Academia and Industry; identifying opportunities for IP development and filing patent applications on new concepts… All the while being the face of change to a wide internal audience of stakeholders within the organization
Anforderungen: PhD in Robotics, Electrical Engineering, Computer Science, or similar; 5+ years of relevant experience in Industry/Academia, with demonstrated growth in robotics product development and/or research; Technical expertise in multiple of these areas: State Estimation, Control, Path Planning, Obstacle Avoidance, Manipulation, Navigation, Robotics Simulation; Knowledge of ROS, Python, C/C++ required; Strong project management skills; familiarity with modern project management frameworks and tools; Good business acumen and strategic mindset

Pensum: 80-100%
Aufgaben: Gather data: Analysts often collect data themselves. We expect you to work with our partners to ensure data is delivered in a pre-agreed and timely fashion; Clean data: Raw data might contain duplicates, errors, or outliers. Cleaning the data means maintaining the quality of data in a spreadsheet or through a programming language so that your interpretations won’t be wrong or skewed; Model data: This entails creating and designing the structures of a database. You might choose what types of data to store and collect, establish how data categories are related to each other, and work through how the data actually appears
Anforderungen: Graduated in data science, mathematics, finance or related fields; Knowledge of data processing tools is highly advantageous; Programming skills, e.g. in SQL and Python, are an additional asset; Fluent in German, preferably also in English

Aufgaben: Graz University of Technology is a public research university located in Styria, Austria. It was founded in 1811 and is the oldest science and technology research and educational institute in Austria. It currently comprises seven faculties and is a public university. It offers 19 bachelor's and 35 master's study programmes (of which 18 are in English) across all technology and natural sciences disciplines
Anforderungen: We crawl all higher jobs in research, teaching and administration at TU Graz 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"

Aufgaben: We tackle future issues and take responsibility for the entire region of Southern Austria. With 30, 000 students and 4700 employees, we make a decisive contribution to the vibrant life of the Styrian capital. We work for tomorrow - this motto guides the students and scientists at the University of Graz: They look to the future, take on challenges and develop solutions for the world of tomorrow
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Aufgaben: The University of Vienna aims at strengthening its position in interdisciplinary and internationally visible fields of research that are not only eligible for funding but also relevant to society in which it is rooted through the achievements of excellent academics. These cross-faculty research specialisations are attractive to job applicants. They develop dynamically and focus on current issues: cutting-edge research and teaching
Anforderungen: Uni Wien 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"

Aufgaben: 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
Anforderungen: 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

Aufgaben: 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
Anforderungen: 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

Pensum: 100%
Aufgaben: Fachliche Konzeption von Modellen, Methoden, Prozessen sowie Design und Umsetzung technologischer Lösungen in allen Wirtschaftsbereichen und im Public-Sektor: Einsatz von Data-Science-Methoden; Betriebswirtschaftliche Analysen und Simulationen; Konzeption, Implementierung und Validierung mathematischer Modelle; Verwendung moderner Technologien wie Machine Learning oder Big Data Lösungen; Agile Full-Stack-Programmierung von anspruchsvollen Lösungen; Fachliche Analyse und Umsetzung regulatorischer Vorgaben; Analyse, Konzeption und Digitalisierung von Prozessen; Auswahl, Parametrisierung und Integration von Systemen
Anforderungen: Herausragender Universitätsabschluss (Master/Promotion) in Physik, Mathematik, Informatik oder Natur-, Ingenieur- oder Wirtschaftswissenschaften mit entsprechend quantitativ, analytisch oder technologisch ausgerichteter Vertiefungsrichtung; Überdurchschnittliche mathematische Fähigkeiten und hohes Technologieverständnis; Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, hohe Teamfähigkeit sowie grosse Einsatzfreude; Bereitschaft zur permanenten Weiterentwicklung und Erarbeitung neuer Themenfelder; Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Aufgaben: Entwicklung von Strategien, fachliche Konzeption der zugehörigen Modelle, Methoden und Prozesse bis hin zur professionellen Implementierung der Lösung: Verwendung moderner Technologien wie Machine Learning oder Text Analytics in AI-nahen Anwendungen; Einsatz von Data-Science-Methoden für Simulationen und Vorhersagen im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung; Konzeption, Implementierung und Validierung finanzmathematischer Modelle im Risikomanagement, Finanzcontrolling oder Treasury; Entwicklung und Umsetzung von IT-Governance, Risk- und Compliance-Konzepten; Design und Implementierung individueller IT-Systeme und IT-Architekturen
Anforderungen: Herausragender Universitätsabschluss (Master/Promotion) in Physik, Mathematik, Informatik oder Natur-, Ingenieurs- oder Wirtschaftswissenschaften mit entsprechend quantitativ, analytisch oder technologisch ausgerichteter Vertiefungsrichtung; Überdurchschnittliche mathematische Fähigkeiten und hohes Technologieverständnis; Hohes Mass an Flexibilität und Belastbarkeit aufgrund der wechselnden Einsatzorte in Österreich und weltweit; Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, hohe Teamfähigkeit sowie grosse Einsatzfreude; Bereitschaft zur permanenten Weiterentwicklung und Erarbeitung neuer Themenfelder; Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Aufgaben: 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
Anforderungen: 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

Aufgaben: IMBA is an academic research institute of the Austrian Academy of Sciences that conducts basic research in the areas of molecular biology and medicine. We are located at the Vienna BioCenter in the heart of Europe
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Aufgaben: Als Teil unseres Projektteams sind Sie im Bereich Business-Analytics beschäftigt und setzen sich mit Prognosen, Analysemodellen und Simulationen auseinander. Nach genauen Anforderungsanalysen arbeiten Sie gemeinsam mit unseren Kunden und Beratern an möglichst präzisen Prognosen und lösen Optimierungsprobleme. Dabei verknüpfen Sie Business Intelligence und Business Analytics. Bei der Optimierung der Prognosewerte arbeiten Sie sowohl mit klassischen als auch KI-gestützten (Machine-Learning; NN etc.) Prognosemethoden. Sie erstellen in Abstimmung mit unserem Beratungsteam Lösungen, die nahtlos auf den Kunden zugeschnitten sind und integrieren diese in die bestehende Umgebung sowie die implementierte Controlling-Lösung
Anforderungen: Fortgeschrittenes/abgeschlossenes Studium der Mathematik, Statistik, Wirtschaftsinformatik, Informatik; Interesse und Begeisterung beim ERarbeiten von datenbasierten Modellen; Analytische Fähigkeiten und hohe IT-Affinität; Idealerweise Erfahrung im Umgang mit Tools zur Datenanalyse (R, Phython, PowerBI inkl. DAX o.ä.) und der Analyse von strukturierten und unstrukturieren Daten; Idealerweise Kenntnisse der Erstellung business-relevanter Algorithmen (inkl. KI); Idealerweise Controlling- und Analysekenntnisse kombiniert mit fortgeschrittenen MS Excel und SQL Kenntnissen

Aufgaben: Applications are accepted from academic experts in research areas including, but not limited to, the following: Artificial Intelligence, Avionics, Computer Vision, Data Science, Economics, Machine Learning, Optimization, Natural Language Processing, Quantum Computing, and Robotics; As an Amazon Scholar, your responsibilities may include: Advising business leaders on strategic plans; Diving deep to solve a specific technical problem in an organization’s roadmap, and; Advising junior researchers on methods
Anforderungen: PhD in a relevant field or related discipline; 7+ years of relevant work or academic experience; Experience leading technical research projects with multiple stakeholders; Current affiliation with an academic or research institution

Aufgaben: The Medical University of Innsbruck stands for outstanding performance in the fields of science, research, teaching and patient care. Together with the university hospital, it is our vision to be the leading centre of medicine in Western Austria. We employ highly qualified teachers to provide our students with the best possible training. The research results of scientists at the Medical University of Innsbruck are published to international acclaim. We aim to further expand our science campus, focus on innovative research in the fields of oncology, neurosciences, immunology and infectiology and further promote scientific exchange between other leading universities in Europe
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Aufgaben: CeMM is an interdisciplinary research institute of the Austrian Academy of Sciences committed to advancing the understanding of human diseases through basic and biomedical research. Located in a tailor-made building in the midst of the campus of the Medical University of Vienna, CeMM is dedicated to its mission statement to pioneer science that nurtures the precise, personalized, predictive and preventive medicine of the future
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Aufgaben: Here you will find companies/institutions offering quantitative consulting (Mathematics, Statistics, Actuarial consulting, Data Mining, Econometrics, Operations Research, Bioinformatics & more). Please contact these companies directly
Anforderungen: Currently, we list the following companies: acad.jobs AG, AICOS Technologies AG, Alma | Life, Health and Pension AG, Actuarial and Risk Consulting Stoll GmbH, AT Analytics AG, Consult AG Statistical Services, d-fine, Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften), Intuitive Collaboration AG, Keller Experten AG, Kellex AG, Libera AG, Systemorph AG