Aufgaben: The doc.funds project "Discrete Mathematics in Pairs" offers 12 PhD positions in Graz, Austria. These positions are funded by the Austrian Science Fund (FWF) for up to four years and are available from Oct 1, 2024. The gross salary for the position is 34500 Euro per year
Anforderungen: PhD students are required to hold a master degree in Mathematics or another relevant field when they begin in our graduate school. Applicants who will finish their master degree in 2024 can apply and should report on their progress in their application

Aufgaben: AEE - Institute for Sustainable Technologies (AEE INTEC) was founded in 1988 and is today one of the leading European institutes of applied research in renewable energy and resource efficiency. In the three target group areas "Buildings", "Cities & Grids" and "Industrial Systems" as well as three technological working groups "Renewable Energies", "Thermal Storage" and "Water and Process Technologies", the R&D projects carried out range from basic research projects to the implementation of demonstration plants
Anforderungen: We crawl all higher jobs in research, teaching and administration at AEE INTEC automatically and post them at acad.jobs. Additional jobs can be found by clicking here. Many more institutions are listed in the left frame (desktop version), see "Search yourself at 8000 institutions"

Aufgaben: Absolviere unser Digital Transformation Traineeprogramm im Ausmass einer Vollzeitbeschäftigung in einem der folgenden Bereiche: Risk, Finance or Accounting; Kundenbetreuung (im Retail, Corporate Banking und Private Banking); Informatik & Kommunikation (Omnikanal Management); Innovation und Projektmanagement
Anforderungen: Abgeschlossenes Bachelor- bzw. Masterstudium Uni/FH oder; Abgeschlossene höhere Schule mit Matura; Sehr gute IT-, sowie Deutsch- und Englischkenntnisse; Grosses Interesse, sich gestalterisch und innovativ einzubringen; Hohes Mass an Engagement, Flexibilität und Teamfähigkeit

Aufgaben: Mitwirkung bei der Aufbereitung der Modellentwicklungsdaten mittels gängiger Datenanalysetools (z.B. SQL, Python, R, SAS) und Modelle hinsichtlich Repräsentativität der Daten, Qualitätskriterien Check und Verbesserung der Qualität; Mitarbeit an den IRB relevanten Konzepten und Modelldokumentationen, die im Aufgabenbereich des Teams liegen; Übernahme Modell Ownership für eines oder mehrere Kreditrisikomodelle; Laufende Schnittstelle zur Aufsicht zu Kreditrisikothemen, der internen Revision und des Vorstandes; Mitarbeit bei der Weiterentwicklung von risikorelevanten Attributen und deren Aufschliessung im Data-Warehouse
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium (Wirtschaftswissenschaften, -informatik, Betriebswirtschaft, Volkswirtschaft, Statistik, Mathematik); Erfahrung im Risk Management im Bankenumfeld von Vorteil; Mathematisches/statistisches, technisches Verständnis und IT-Affinität; Grundlegende Programmierkenntnisse (insbesondere SQL, Python und SAS) und gute Kenntnisse hinsichtlich Datenstrukturen, Datenanalyse und -aufbereitung, Reporting

Aufgaben: Laufende Analyse, Qualitätssicherung und Weiterentwicklung von Konzerndaten, welche in das interne und das externe Berichtswesen einbezogen werden; Ausführung, Qualitätssicherung und Weiterentwicklung der im Einsatz befindlichen SQL-Abfragen, mit dem Ziel der Sicherstellung einer laufenden Fortentwicklung; Mitbegleitung und mittelfristige Übernahme von eigenständigen, fachspezifischen Datenanalyseaufgaben, wobei auch Datensystem- und Datenintegrationstests mitbegleitet werden; Entwicklung von neuen Datenarchitekturen auf Konzernebene, welche für die Umsetzung neuer Datenanforderungen benötigt werden
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik, Statistik oder Bioinformatik oder vergleichbare Ausbildung (IT-HTL, Erfahrung als Datenanalyst oder im Risk Management); Gute Kenntnisse über Datenbankdesign, Datenmodelle und SQL; Analytisches Denkvermögen und ausgeprägtes Zahlenverständnis; Selbstständige und flexible Arbeitsweise; Teamfähigkeit und Freude, in einem eingespielten Team eine langfristige zentrale Aufgabe zu übernehmen

Aufgaben: Sie sind Wissensträger: in über Datenherkunft und -verwendung; Sie fungieren im Team als zentrale Ansprechperson für alle Themen rund um den Datenhaushalt; Sie verfolgen das Ziel, einen geordneten Datenhaushalt zu gewährleisten und setzen die dazu erforderlichen Massnahmen; Sie arbeiten an der Weiterentwicklung der SPOT-Datenbasis; Sie sind laufend mit der Servicierung des Datenhaushalts beschäftigt, vor allem begleitend zu Meldestichtagen
Anforderungen: Abgeschlossene wirtschaftliche oder IT-Ausbildung (Matura mit entsprechender Erfahrung oder Uni/FH); Erste Erfahrung im Banken- oder IT-Umfeld von Vorteil; Verständnis von Datenstrukturen (analytische Fähigkeiten, vernetztes Denken); Hohe IT-Affinität und -Kenntnisse, Erfahrung mit SQL von Vorteil; Gute Kommunikationsfähigkeit sowie Durchsetzungsvermögen

Pensum: 100%
Aufgaben: Mitarbeit bei der Weiterentwicklung des Risikomanagementprozesses, Datenmanagement und Qualitätskontrollen; Berechnung und Analyse von Risikokennzahlen (Marktrisiko, Liquiditätsrisiko, operationellen Risiken etc.); Risikoberichterstattung auf allen erforderlichen Ebenen und Mithilfe bei der Umsetzung von Risikomanagementvorgaben; Organisation und Übernahme von fachspezifischen Projekten; Kommunikation mit Verwahrstelle und Wirtschaftsprüfer
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium mit finanzwirtschaftlichem Schwerpunkt bzw. entsprechende Berufserfahrung; Erfahrung mit wertpapierspezifischen Risiken sowie der Bewertung von Finanzinstrumenten von Vorteil; Interesse am Wertpapiergeschäft und den Finanzmärkten; Sehr gute MS Office-Kenntnisse (insbesondere Excel) und sehr gute Deutschkenntnisse; Eigenverantwortliche Arbeitsweise, genauer, strukturierter Arbeitsstil und Standhaftigkeit

Aufgaben: Strukturierte Datenpflege von ESG-Daten im Rahmen der Kreditvergabe; Aufbereitung von internen ESG-Analysen; Mitwirkung bei der Implementierung von Nachhaltigkeitsthemen in diverse Prozesse der Bank sowie Auseinandersetzung mit Klima- und Umweltthemen; Mitarbeit und Unterstützung bei diversen Projekten
Anforderungen: Laufendes Studium mit wirtschaftlichem oder IT Schwerpunkt (z.B. BWL, VWL, Wirtschaftswissenschaften, Data Science, Statistik); Hohes Interesse an den Themen Nachhaltigkeit und ESG; Kenntnisse mit SQL und/oder Power BI von Vorteil; Vernetztes Denken und Offenheit gegenüber Neuem

Pensum: 100%
Aufgaben: Absolviere unser Digital Transformation Traineeprogramm im Ausmass einer Vollzeitbeschäftigung für die Dauer von 12 bzw. 18 Monaten. Neben einer fundierten Bankausbildung erhältst du auch eine hochkarätige Innovationsausbildung. So gestaltest du die Zukunft der Raiffeisenlandesbank Oberösterreich mit. Begleitung durch erfahrene Mentor: innen bzw. Innovationsbotschafter: innen, Jobrotation, learning by doing: so entwickelst du dich schrittweise zum/zur Zahlenjongleur: in im Controlling, im Rechnungswesen, in der Konzernbilanzierung oder in der Banksteuerung oder zum/zur Risikoüberblicker: in im Beteiligungs-, Finanzierungs- bzw. Risikomanagement
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium mit Schwerpunkt Wirtschaft, JUS, Mathematik, Controlling, Statistik oder; Abgeschlossene höhere Schule mit Matura (HAK, HLW); Interesse an Finanzthemen und -märkten; Verstehen von wirtschaftlichen Zusammenhängen; Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie Teamfähigkeit runden dein Profil ab

Pensum: 100%
Aufgaben: Konzeption und Validierung von Liquiditätsrisikomodellen sowie der Umsetzung dieser Modelle in der IT; Erfüllung der umfassenden aufsichtlichen Anforderungen der nationalen und europäischen Bankenaufsicht (OeNB, FMA, EZB, ..); Sicherstellung der Datenqualität sowie Analyse des Datenbestandes; Mitarbeit in Projekten insbesondere zur Konzeption von IT-Umsetzungen im Liquiditätsrisikobereich; Erstellung von Reports an die Bankenaufsicht und bankinterne Adressaten (z.B. Vorstand oder Treasury); Mitarbeit bei der Umsetzung von Verrechnungsmodellen (Funds-Transfer-Pricing)
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium (Wirtschaftswissenschaften, Volkswirtschaft, Statistik oder Mathematik); Erste Berufserfahrung im Bankensektor von Vorteil; Sehr gute MS-Office-Kenntnisse; Genauigkeit, analytisches Denkvermögen und ausgeprägtes Zahlenverständnis; Lösungsorientierte Arbeitsweise und Teamfähigkeit

Aufgaben: Areas: Algorithms and complexity; Artificial intelligence and machine learning; Data science, statistical data analysis and signal processing; Embedded and distributed systems; Human-computer interaction; Mathematical foundations of information, communication and computing; Microelectronics; Modelling and simulation; Security and safety and dependability; Software, systems and control engineering; Visual computing; Wireless communications and networks
Anforderungen: PhD-level university education in disciplines relevant for the position; Outstanding achievements in research, excellent publication record and international reputation; International experience in form of a PhD or Post-Doc; Experience in the design and implementation of international research projects as well as willingness and ability to establish and lead a research group

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: 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
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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: 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
Anforderungen: Sehr gut abgeschlossenes Studium in Physik, Mathematik, Informatik oder einem anderen natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Studiengang; Gute IT-Kenntnisse und Spass an der Technik

Dauer: 4 y       
Pensum: 100%
Aufgaben: Betreuung und Abhaltung von Übungen im Bereich der angewandten und numerischen Mathematik (Bakkalaureat und Master Mathematik, Service); Analysis und Numerik partieller Differentialgleichungen, Mitarbeit in Drittmittelprojekten; Mitarbeit in der Administration des Instituts (selbständige Reiseadministration, Organisation von Workshops....etc.); Fertigstellung der Dissertation
Anforderungen: Abgeschlossenes Universitätsstudium in Mathematik Kenntnisse in der Analysis und Numerik partieller Differentialgleichungen, Programmierkenntnisse

Dauer: 6 y
Aufgaben: Forschung im Bereich der Angewandten Mathematik mit Schwerpunkt Analysis, Numerik und algorithmischer Lösung von Aufgabenstellungen in der mathematischen Bildverarbeitung, den Inversen Problemen und den Datenwissenschaften; Mitarbeit in interdisziplinären Kooperationsprojekten und FWF/EU-geförderten Drittmittelprojekten; Selbstständige Durchführung von Lehrveranstaltungen im Bereich der Angewandten Mathematik, Betreuung von Studierenden und Abhaltung von Prüfungen; Mitwirkung bei Organisations- und Verwaltungsaufgaben
Anforderungen: Abgeschlossenes Doktoratsstudium einer mathematischen Studienrichtung; Fundierte Kenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Mathematische Methoden, Analysis und Numerik in der Bildverarbeitung, den Inversen Problemen oder den Datenwissenschaften; Fähigkeit zur Integration in das Forschungsprofil am Institut und insbesondere in interdisziplinäre Kooperationsprojekte; Team-, Organisations- und Kommunikationsfähigkeit; Sehr gute Englischkenntnisse; Fähigkeit zur Lehre in deutscher Sprache (nach einer Übergangsfrist von 2 Jahren)

Dauer: 6 y
Aufgaben: Research in the field of applied mathematics with emphasis on the analysis and the numerics of problems in mathematical imaging, inverse problems and data sciences; Collaboration in interdisciplinary cooperation projects and third-party funded projects; Independent teaching of courses in the field of applied mathematics, supervision of students and holding of examinations; Participation in organizational and administrative matters
Anforderungen: Doctoral degree in a mathematical branch of study; Solid knowledge of one of the following fields: mathematical methods, analysis and numerics in imaging, inverse problems or data sciences; Ability for integration into the department’s research profile and in particular into interdisciplinary cooperation projects; Capacity for teamwork, organizational talent and ability to communicate; Very good command of english; Ability to teach in German (after a transition period of 2 years)

Aufgaben: Die Bandbreite der Projekte ist gross: Vom Aufbau neuer Geschäftsfelder über Risikomanagement bis hin zum Projektmanagement grosser IT-Projekte; Als Einsteiger arbeiten Sie von Beginn an in einem Projektteam mit erfahrenen Kollegen. Sie entwickeln Konzepte und Lösungen für komplexe Problemstellungen und wirken an deren Umsetzung mit; Sie erarbeiten bei unseren Kunden Lösungen für anspruchsvolle analytische Fragestellungen; meist mit betriebswirtschaftlichem, finanzmathematischem und/oder IT-Hintergrund
Anforderungen: Sehr gut abgeschlossenes Studium (Diplom, Master oder Promotion) in Physik, Mathematik, Informatik oder einem anderen naturwissenschaftlichen Studiengang; Klares analytisches Denkvermögen; Gute IT-Kenntnisse und Beherrschen einer Programmiersprache; Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1-Level)

Dauer: 6 m
Aufgaben: Testen und validieren des im Rahmen von DSM_OPT entwickelten DSM-Tools anhand von vorhandenen Messdaten; Anwendung und Validierung des DSM-Tools für einen industriellen Anwendungsfall; KPI (Key Performance Indicator) Design für die Validierung des DSM-Tools; Datenauswertung und Analyse aus Validierungsexperimenten; Untersuchung von Skalierungs- und Multiplizierungsmöglichkeiten im industriellen Kontext
Anforderungen: Interesse an Klimaschutz, nachhaltigen Lösungen zu Energieeffizienz; Kreative, selbständige und lösungsorientierte Arbeitsweise; Ausbildung und Verständnis bezüglich industrieller Prozesse und Energieversorgung; Erfahrung mit Datenverarbeitung und Datenanalyse; Interesse an Modellierung und Simulation; Pluspunkt: Programmier-Kenntnisse

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

Aufgaben: Entwicklung von IT-Strategien und -Architekturen; Strukturierung und Management komplexer Umsetzungsprojekte; Realisierung innovativer Protoypen und Begleitung anspruchsvoller IT-Vorhaben; Einsatz von Data-Science- und KI-Methoden und modernsten Technologien
Anforderungen: Sehr gut abgeschlossenes Studium in Physik, Mathematik, Informatik oder einem anderen natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Studiengang; Gute IT-Kenntnisse und Spass an der Technik

Aufgaben: An der FH Salzburg wählen Sie aus 18 Bachelor- und 15 Master-Studiengängen sowie aus zahlreichen Weiterbildungsprogrammen. Von Holztechnologie bis Ergotherapie. Von Betriebswirtschaft bis hin zu MultiMediaArt. Das Angebot in den 6 Departments - Angewandte Sozialwissenschaften, Business and Tourism, Creative Technologies, Gesundheitswissenschaften, Green Engineering and Circular Design und Information Technologies and Digitalisation - ist vielfältig
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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: The goal of the project is to develop new algorithms for container loading problems. The task there is to find an efficient placement of boxes into transport containers such that special loading constraints (e.g., box stacking rules, weight distribution rules, rules about the placement location of dangerous goods) are satisfied. A special focus within this project will be on achieving more efficient and greener transports
Anforderungen: The candidates must have a master degree (or equivalent in mathematics or a related field with a sound mathematical background by October 2024. Due to the applied character of the project some experience in coding and an interest into optimization problems are an absolute requirement. A solid background in optimization, prior experience with C/C++ or Python, knowledge of MIP solvers and familiarity with machine learning are a plus