Dauer: 6 y       
Pensum: 100%
Aufgaben: Forschung im Bereich der stetigen, unendlichdimensionalen Optimierung (Analysis und Numerik); Mitarbeit in Grossprojekten des Instituts; ggf. eigenständige Antragsstellung zur Einwerbung von Drittmitteln; Durchführung von Lehrveranstaltungen und Prüfungen, u.a. im Bereich Optimierung/Numerik; Mitarbeit bei der Betreuung von Studierenden; Mitwirkung bei Organisations- und Verwaltungsaufgaben; Möglichkeit zur Arbeit an einer einschlägigen Habilitation bzw. Qualifikation auf Professur
Anforderungen: Abgeschlossenes Doktorat in Mathematik; Fundierte Kenntnisse aus unendlichdimensionaler, nichtglatter und/oder stochastischer mathematischer Optimierung; Fundierte Kenntnisse in der numerischen Realisierung; Interesse an interdisziplinären Kooperationen; Hohes Potential zu wissenschaftlicher Exzellenz (demonstriert z.B. durch eine dem Karrierestand entsprechender facheinschlägiger Publikationstätigkeit in international begutachteten Journalen); Ausgezeichnete Englischkenntnisse

Dauer: 6 y       
Pensum: 100%
Aufgaben: Research in the field of continuous, infinite-dimensional optimization (analysis and numerics); Collaboration in major projects of the institute; if appropriate, own acquisition of third-party funding; Conducting courses and examinations, including in the area of optimisation/numerics; Collaboration in the supervision of students; Possibility to work on a relevant habilitation or qualification for a professorship
Anforderungen: Completed doctorate in mathematics; Sound knowledge of infinite-dimensional, nonsmooth, and/or stochastic/statistical optimisation; Sound knowledge of the algorithmic implementation of optimisation methods; Interest in interdisciplinary cooperations; High potential for scientific excellence (demonstrated by, e.g. relevant publication activity in international peerreviewedjournals commensurate with career status); Excellent proficiency in English

Dauer: 6 y       
Pensum: 100%
Aufgaben: Research in the field of continuous, infinite-dimensional optimization (analysis and numerics); Collaboration in major projects of the institute; if appropriate, own acquisition of third-party funding; Conducting courses and examinations, including in the area of optimisation/numerics; Collaboration in the supervision of students; Possibility to work on a relevant habilitation or qualification for a professorship
Anforderungen: Completed doctorate in mathematics; Sound knowledge of infinite-dimensional, nonsmooth, and/or stochastic/statistical optimisation; Sound knowledge of the algorithmic implementation of optimisation methods; Interest in interdisciplinary cooperations; High potential for scientific excellence (demonstrated by e.g. relevant publication activity in international peerreviewed journals commensurate with career status); Excellent proficiency in English

Dauer: 6 y       
Pensum: 100%
Aufgaben: Forschung im Bereich der stetigen, unendlichdimensionalen Optimierung (Analysis und Numerik); Mitarbeit in Grossprojekten des Instituts; ggf. eigene Einwerbung von Drittmitteln; Durchführung von Lehrveranstaltungen und Prüfungen, u.a. im Bereich Optimierung/Numerik; Mitarbeit bei der Betreuung von Studierenden; Mitwirkung bei Organisations- und Verwaltungsaufgaben; Möglichkeit zur Arbeit an einer einschlägigen Habilitation bzw. Qualifikation auf Professur
Anforderungen: Abgeschlossenes Doktorat in Mathematik; Fundierte Kenntnisse aus unendlichdimensionaler, nichtglatter und/oder stochastischer mathematischer Optimierung; Fundierte Kenntnisse in der numerischen Realisierung; Interesse an interdisziplinären Kooperationen; Hohes Potential zu wissenschaftlicher Exzellenz (demonstriert z.B. durch eine dem Karrierestand entsprechender facheinschlägiger Publikationstätigkeit in international begutachteten Journalen); Ausgezeichnete Englischkenntnisse

Aufgaben: Support work on the improvement of ambient air quality calculation in GAINS, including source-apportionment analysis and validation, at different scales; Process and maintain large datasets, become proficient with a complex system model; Analysis and exchange with collaborating teams performing local air quality modeling at regional and local level; Contribute to the further development of the GAINS model capacity to represent and model concentration of air pollutants with a focus on particulate matter (PM2.5) and NO2; Develop new modeling approaches, and think critically and independently about own research; present work at scientific conferences and workshops
Anforderungen: A university degree in atmospheric sciences or in environmental engineering or other relevant field, and a strong research-oriented track record; Background in atmospheric science, focused either on air quality modeling, or analysis of air pollutant measurement data and source apportionment; Understanding of methods and data for calculation of emission inventories, including spatial and temporal distribution; Experience with maintenance and interpretation of large data sets. Experience with GIS systems is an asset

Abteilung: Institute for Quantum Optics and Quantum Information Vienna (IQOQI-Vienna)
Aufgaben: Theoretical research at the interface of quantum foundations and quantum information theory; Supporting the group leader in preparing project proposals; Being involved in various administrative tasks such as supervision of students
Anforderungen: A PhD in physics, mathematics or computer science, or a document guaranteeing to receive one soon; Experience in device-independent quantum information theory; Experience in non-Markovian quantum processes

Aufgaben: intensive Beschäftigung und Leitung von Projekten aktuarieller Themen (Solvency II, IFRS17, Bilanzierung); Weiterentwicklung der aktuariellen Modelle in der Software Prophet für die Lebens- bzw. Krankenversicherung; Modellierung von Versicherungsbeständen sowie Risikokennzahlen; Zusammenarbeit mit Aktuaren im internationalen Umfeld
Anforderungen: ein erfolgreich abgeschlossenes Studium der Versicherungsmathematik, Mathematik, Statistik oder ähnliches; fundierte Kenntnisse in der Software Prophet (Liability Libraries, ALS, oder IFRS 17 Library); Programmier-Kenntnisse von Vorteil (C#, C++, R, ..); Kenntnisse der Lebensversicherung; sehr gute Englisch- bzw. Deutsch-Kenntnisse

Aufgaben: Aufgabenstellungen im Bereich Data Management, Data Driven Modeling, Process Optimization, Predictive Analytics und Artificial Intelligence; Analyse und Optimierung von industriellen Prozessen, in der Maschinenherstellung und -instandhaltung oder im Energiebereich; Zusammenarbeit mit namhaften österreichischen und europäischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen
Anforderungen: Hochschulabschluss (Master) in der Fachrichtung Informatik, Data Science, Mathematik oder einer verwandten Studienrichtung. Ambitionierte Master-Studenten sind ebenfalls willkommen; Fundierte Ausbildung und wenn möglich etwas Erfahrung z.B. in Security/Privacy, Machine Learning (besonders Federated Learning), Differential Privacy, Explainability, FHE (fully homomorphic encryption) und in entsprechenden Softwarewerkzeugen wie Python (scikit-learn, pandas, numpy, TensorFlow, …), R, Matlab oder ähnlichen; Kenntnisse und praktische Erfahrung im Umfeld von Security/Privacy sind von Vorteil; Gute Fähigkeiten in der Softwareentwicklung in modernen Hochsprachen wie Python, R oder Java

Aufgaben: Zur Verstärkung unseres Teams im Bereich "Data Science" suchen wir einen (Junior) Data Scientist (m/w/d) zur Arbeit an forschungsintensiven Themen mit Fokus Datenmanagement und Datenbanktechnologien und Interesse an Datenanalyse und Machine Learning. Wir bieten die Möglichkeit, Mitglied in einem internationalen, eingespielten Team aus ca. 45 Forscher/-innen zu werden, das sich mit Aufgabenstellungen im Bereich Data Management, Data Driven Modeling, Process Optimization, Predictive Analytics und Artificial Intelligence beschäftigt. Typische Anwendungsgebiete sind die Analyse und Optimierung von industriellen Prozessen in der Maschinenherstellung und -instandhaltung oder im Energiebereich. Das Team arbeitet mit namhaften österreichischen und europäischen Firmen und Forschungseinrichtungen zusammen
Anforderungen: Hochschulabschluss (Master) in der Fachrichtung Informatik, Data Science oder einer verwandten Studienrichtung. Ambitionierte Master-Studenten sind ebenfalls willkommen; Fundierte Ausbildung in Datenmanagement (Datenbanken), Erfahrung in Datenintegration, (semantische) Datenmodellierung, Datenqualität, verteilte Dateninfrastrukturen, NoSQL Datenbanken, Cloud Plattformen und Container Technologien; Kenntnisse und praktische Erfahrung in Datenanalyse, Datenvisualisierung und Machine Learning von Vorteil; Kenntnisse über Ontologien und Knowledge Graphen sind ein Plus; Gute Fähigkeiten in der Softwareentwicklung in modernen Hochsprachen wie Java, Python oder R

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: Contribute to the development of the global MESSAGEix-GLOBIOM model, the open source MESSAGEix modeling framework, and related software tools and data sets; Coordinate data exchange and interoperability with other modeling tools connected to the IAM framework, including, but not limited to, models that are relevant for representing the financial sector in IAMs (e.g., financial risk models); Develop methods to bridge across spatial and sectoral scales when providing integrated assessment modeling outputs to finance sector users; Develop guidance and documentation of integrated assessment models and climate scenarios for users in the financial sector
Anforderungen: PhD degree combined with relevant research experience in integrated assessment modeling, climate finance or related fields; Expertise and experience in processing large datasets, preferably in Python or R, is essential; Experience with frameworks for mathematical optimization (GAMS, pyomo, JuMP, etc.) and numerical solvers for large-scale problems; Demonstrated ability to contribute to open-source projects, data provision and code-development, preferably using git and GitHub

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: You will apply your C++ and Python skills in order to develop innovative methods and algorithms for acquiring, processing and analyzing images; You will connect hardware and software in real-time vision applications; You will develop vision applications and building blocks that perform successfully in industrial production environments; You will adopt continuous integration and test-driven development into our agile team work; You are partnering with colleagues in science projects, to bring ideas to life
Anforderungen: Completed technical studies in computer science, mathematics, electrical engineering, physics or other related fields; Experience in computer vision or image processing, especially in the design of complex algorithms; Excellent knowledge of mathematical methods, especially numerical methods; Very good knowledge of the programming languages Python, C, C++ and MATLAB; Knowledge of image acquisition techniques, optics, computer architectures and parallel processing is an advantage; Ability to work in a team, flexibility and commitment; Very good English knowledge, both in spoken and written, German knowledge is an advantage

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: 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
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium der Mathematik, Wirtschaftsmathematik oder der Betriebswirtschaft mit Schwerpunkt Mathematik oder Business Analytics; Idealer Weise 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)

Aufgaben: Lead the review and development of conceptual guidance for improved socio-economic decision-making for informing public policy in the climate and environment policy domains; Co-lead the research on improved understanding of the impacts of disruptive events (such as associated with COVID-19, financial crises, disasters, technology etc.) on environmental and sustainability-oriented decision-making; Co-lead the operationalization and application of the decision-making framework to relevant case applications
Anforderungen: PhD degree or equivalent in the social sciences, economics, statistics, geography or other relevant field(s); Several years of relevant experience and strong expertise in resilience assessment, as well as decision-making aspects with regard to climate change and other sustainability challenges; Strong English communication and writing skills are necessary, and proficiency in other languages is welcome

Aufgaben: Master's Student Positions in the areas of Image Analysis and Machine Learning with applications in Neuroradiology
Anforderungen: Ongoing master's or diploma studies in one of the following fields: Mathematics, Computer Science, Physics, various Engineering Sciences, or a field where the quantitative analysis is playing a role; Good knowledge of English language

Abteilung: Johann Radon Institute for Computational and Applied Mathematics (RICAM)
Aufgaben: The successful candidate will work on methods for the numerical simulation and topology optimization of electric machines in a transient setting considering the interaction of electromagnetic, thermal and mechanical fields using the topological derivative concept
Anforderungen: MSc degree in applied mathematics Strong background in computational methods for partial differential equations, analysis, numerical analysis, scientific computing and optimization with partial differential equations

Aufgaben: Unterstützung im Projektmanagement (Controlling, Reporting); Durchführung von Literaturrecherchen; Unterstützung bei der Erhebung und Auswertung von Primärdaten (Fokusgruppen, Befragungen, …); Gestaltung von Präsentationen; Nach Einarbeitung durchführen von Scans und Bilderserien für die Fotogrammmetrie; Mitwirkung bei der Organisation von Veranstaltungen, Workshops (VR/AR) etc; Mitwirkung bei der Dissemination der Projektergebnisse, Schreiben von Veröffentlichungen sowie Präsentation online oder onsite auf int. Konferenzen
Anforderungen: Aktiv Studierende*r eines Bachelor oder Masterstudiums mit Schwerpunkt des Projektes; Projektmanagementkompetenz; Befähigung zum wissenschaftlichen Arbeiten; Expertise in der Anwendung von quantitativen und qualitativen Forschungsmethoden und Datenauswertung; Ausgezeichnete MS-Office (insbesondere Excel) sowie sehr gute Englischkenntnisse (in Wort und Schrift) setzen wir voraus; Interesse für die Themen: Virtual Reality, Augmented Reality, 360 Grad Videos, Digitalisierung, Social Media und IT

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: Sie übernehmen die Leitung von nationalen und europäischen Forschungsprojekte intern bei Profactor und als Koordinator des Projektes gegenüber den Projektpartnern; Durch die Erstellung von Anträgen für Forschungsprojekte gestalten Sie die inhaltliche Weiterentwicklung des Forschungsbereichs wesentlich mit; Gemeinsam mit einem Projektteam entwickeln Sie Algorithmen und Methoden und koordinieren deren Implementation in Software und die Integration in Demonstrationsanlagen; Auf relevanten Konferenzen repräsentieren Sie Profactor in Form von wissenschaftlichen Publikationen; Sie unterstützen den Transfer der Entwicklungen in den Markt
Anforderungen: Abgeschlossenes Universitätsstudium, z.B. in Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Physik, Mechatronik; Vorteilhaft ist Erfahrung im Bereich öffentlich geförderter Forschungsprojekte; Kenntnisse im Bereich der Softwareentwicklung (C++, Python, …); Analytisches Denkvermögen, strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise; Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Aufgaben: Erstellung von kundenindividuellen Datenanalysen; Durchführung von organisatorischen und administrativen Aufgaben bei der Betreuung von Kunden in Österreich; Erstellung von Analysen für den Kunden; Ergebnisaufbereitung und Präsentation der Analysen mit MS-Office Anwendungen, sowie spezieller Software zur Datenanalyse; Einbindung in alle wesentlichen Abstimmungsprozesse; selbständiges, kontinuierliches Einarbeiten in das für den Fachbereich notwendige Fachwissen
Anforderungen: Kaufmännische und/oder IT-orientierte Ausbildung; Interesse am Gesundheitsmarkt, idealerweise mit Vorkenntnissen; schnelle Auffassungs- und Umsetzungsgabe in der Auswertung von Daten; sehr gute MS-Office Kenntnisse und analytische Auffassungsfähigkeit; Flexibilität, Teamfähigkeit sowie selbstverantwortliche Arbeitsweise; gute Kommunikationsfähigkeit

Aufgaben: Contribute to the analysis of energy policies, emission reduction targets, and national energy plans within the context of broader sustainable development goals (including equitable access to modern energy services, mitigating air and water pollution, reducing waste and material use, etc., ); Develop new methodologies, models/modules, and innovative model-linkage frameworks for an integrated assessment of national energy transformations including emerging challenges/solutions in this field; Collaborate with team members to co-develop an open-source integrated assessment modeling framework (MESSAGEix), and apply/adjust the tool to respond to different research questions pertinent to national and regional energy transformations
Anforderungen: PhD degree (or equivalent) or master’s degree (or equivalent) plus research experience in a related field in energy economics, energy engineering, operations research and systems analysis, or related field; Systematic understanding of and hands-on experience with energy system optimization models and/or integrated assessment modeling would be important; Domain knowledge on energy transitions, their enablers and barriers in both energy supply and demand sectors, and the role of energy policy, markets, and technological change, in the context of climate change mitigation and sustainable development

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