Aufgaben: Zentrale Ansprechperson für Fragen zu Datenanforderungen und Data Dictionary; Übersetzung unterschiedlicher Vorgaben in konzerninterne Datenanforderungen; Erstellung von Datenbankauswertungen und Datenqualitätsprüfungen; Kontinuierliche Datenqualitätsverbesserung des Konzernmeldewesens; Mitwirkung bei der Erstellung und Umsetzung von Konzernstandards
Anforderungen: Laufendes Studium in Wirtschaftswissenschaften, Statistik, Mathematik oder Vergleichbares; Erste Erfahrung in der Datenanalyse bzw. im Umgang mit Data Dictionary von Vorteil; Kenntnisse in SQL von Vorteil; Ausgeprägtes analytisches Denken und hohe Problemlösungskompetenz; Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

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: As a member of our highly multidisciplinary team you will develop modules for vehicle and machine automation in particular sensor data analysis and fusion (camera, laser, radar, odometry, GNSS, etc.), localization & mapping as well as testing and validation; You will participate in the development of machine learning systems for object detection, classification, pose estimation and understanding of scenes; You take into account latest research results and requirements of industrial partners
Anforderungen: A university degree in computer sciences, electrical or mechatronics engineering or a comparable technical field; Very good programming skills (C, Python) and knowledge of current development and integration toolchains; Linux and embedded systems know-how; experience with ROS; GPU programming and experience with computer vision (especially machine learning methods) would be beneficial; Expertise in Software Engineering practices; Willingness to learn and work in a highly interdisciplinary field; Strong communication skills; Proficiency in English; proficiency in German is advantageous but no requir.ement

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: 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: Design, Implementierung und Dokumentation von heterogenen IT Infrastrukturen in einem englischsprachigen wissenschaftlichen Umfeld; Administration/Optimierung/Automatisierung von High Performance Computing Cluster, Storage und Netzwerk in einer Scientific Computing Infrastruktur; Intensive themenübergreifende Zusammenarbeit mit sämtlichen Mitgliedern des IT Teams
Anforderungen: Hohes Mass an Begeisterung für IT-Infrastrukturthemen; Erfahrungen in Linux/Unix System Administration und Troubleshooting; Hoher Grad an Eigeninitiative sowie Motivation, den Zustand der IT Systeme kontinuierlich zu verbessern; Gutes Englisch (Arbeitssprache Englisch)

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: Conduct research and develop machine learning models for various construction processes; Work with cross-functional teams to identify and address critical construction challenges; Analyse large datasets, develop algorithms, and build predictive models to improve construction efficiency, safety, and sustainability; Conduct experiments and perform testing to validate machine learning models and algorithms; 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; Strong knowledge of machine learning algorithms, statistical modeling, and programming languages (Python, R, C++ etc.); Experience in working with large datasets and data preprocessing; Strong analytical skills, problem-solving skills, and ability to work in a team environment; Strong interpersonal skills to succeed in a collaborative environment with multiple parties; Fluency in spoken and written English

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)

Pensum: 75-100%
Aufgaben: Sie programmieren mit state-of-the-art Frameworks user-zentriert einzelne Komponenten für Sprachassistenz, Robotik sowie künstliche Intelligenz und verbinden diese mit technischen Schnittstellen; Sie arbeiten eng im Projekt-Team zusammen um die Ergebnisse des User Experience Design Prozesses sowie des Ethik-Boards im Digital Healthcare-Umfeld zu bewerten und implementieren; Sie evaluieren die Prototypen einer mehrstufigen Entwicklung mit potenziellen Endkund*innen in einem realitätsnahen Szenario sorgfältig und lassen die Erkenntnisse in die weitere Konzeption einfliessen; Sie wirken in Zusammenarbeit mit Kolleg*innen bei wissenschaftlichen Publikationen, Präsentationen und Forschungsanträgen mit; Sie haben die Ambition eine Dissertation/Doktorarbeit zu verfassen, im Lehrbetrieb mitzuwirken und Studierenden-Projekte zu betreuen
Anforderungen: Abgeschlossenes technisches Studium auf Masterniveau (z.B. Medientechnik, Data Science, Software-Engineering, Informatik, Embedded Engineering, …) sowie fundierte Kenntnisse in der Programmierung (bevorzugt JavaScript oder Python); Grundlagenwissen von mind. einem der folgenden Themen: Machine Learning/Computer Vision (Objekterkennung und Situationsanalyse basierend auf Sensoren wie Lidar und Kameras), Sprachassistenz/Human-Computer Interaction (z.B. Amazon Alexa), Full-Stack-Entwicklung; Erste facheinschlägige Berufs- und/oder Praxiserfahrung; Gute Kommunikationsfähigkeiten, da Sie mit externen Projektpartner*innen proaktiv in Kontakt treten, sowie ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz

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 Datenanalysen, wobei auch Datensystem- und Datenintegrationstests mitbegleitet werden; Entwicklung von neuen Datenarchitekturen auf Konzernebene, welche für die Umsetzung neuer Datenanforderungen benötigt werden
Anforderungen: Abgeschlossene HTL mit IT Schwerpunkt; Erste Kenntnisse über Datenbankdesign, Datenmodelle und SQL; Analytisches Denkvermögen und ausgeprägtes Zahlenverständnis; Selbstständige und flexible Arbeitsweise; Soziale Kompetenz, Teamfähigkeit und Freude in einem eingespielten Team eine langfristige zentrale Aufgabe zu übernehmen

Aufgaben: Bewertung von Finanzinstrumenten; Datenanlieferung zur Bilanzierung nach IFRS und UGB sowie Erstellung von Kennzahlen zur Banksteuerung; Bilanzielles Hedging von Zinsrisiken; Erstellung von Reports für das Management und die Aufsichtsorgane; Projektmitarbeit in obigen Themenstellungen in einem motivierten Team; Mitwirkung bei der Weiterentwicklung von Modellierungen
Anforderungen: Masterstudium mit Schwerpunkt Finanz-/Wirtschaftsmathematik oder Wirtschaftswissenschaften mit einschlägigen Schwerpunkten (Finance und Accounting); Know-how über Finanzprodukte und volkswirtschaftliche Zusammenhänge; Technisches Verständnis für IT-Themen und Prozesse; Hoher Grad an Selbstorganisation und Teamfähigkeit; Analytisches Denken und strukturierte Arbeitsweise

Aufgaben: The Faculty of Mathematics, Physics and Geodesy of Graz University of Technology is seeking to appoint a full professor of Analysis and Number Theory (m/f/d) for a tenured position according to Section 98 of the Austrian University Act (§98 UG), at the Institute of Analysis and Number Theory, and starting October 1, 2024. For this position we are looking for a highly qualified individual of international standing who has an excellent research profile in an active area of number theory and analysis
Anforderungen: Applicants must have a doctorate in the field, outstanding scientific qualifications in both research and teaching evidenced by habilitation (venia docendi) or equivalent achievements, didactical skills (shown by habilitation or comparable qualifications), international experience, and leadership skills. Experience in grant acquisition is desirable

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: WU is currently inviting applications for the position of a full professor1 of Statistics and Econometrics at the Department of Finance, Accounting and Statistics. Candidates are expected to have established an international reputation as a researcher in their field
Anforderungen: a solid academic qualification (e.g. PhD, habilitation or equivalent) in statistics and econometrics or a related area; an outstanding international reputation for high quality scholarship in the area of statistics and econometrics commensurate with academic age, especially by having demonstrated the ability to publish in top-tier journals in the field; a strong background in applied probability and computing; proven international experience

Aufgaben: Our group studies how genomes are packed inside cell nuclei. We want to uncover the specific patterns of genome folding, physical principles and biological mechanisms that drive this folding and its importance for the fundamental genome functions
Anforderungen: Ideal applicants should have a strong background in physics, math, CS, or computational biology

Aufgaben: Sie entwickeln und optimieren KI-Algorithmen für die Bereiche Umwelterkennung, Umweltmodellierung und Prozessplanung, um Roboter von morgen mit kognitiven Fähigkeiten auszustatten; Als Forschungs- und Entwicklungsingenieur*in arbeiten Sie in einem agilen Team und begleiten Projekte von der Konzeption bis zum lauffähigen Gesamtsystem; Sie unterstützen bei der Vorbereitung und Durchführung interdisziplinärer, nationaler und internationaler Projekte; Als kompetente/r Ansprechpartner*in präsentieren Sie die Ergebnisse in Publikations- und Vortragstätigkeiten
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium in Informatik, Elektrotechnik oder einer verwandten Fachrichtung; Erfahrungen in der Forschung auf einem der folgenden Gebiete: Machine Learning, Computer Vision, Robotik; Kenntnisse in einer oder mehreren Sprachen z. B. C++, Python, C# oder Java; Enthusiasmus für neue Technologien; Analytisches Denkvermögen, strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise; Erfahrung in der Projektbearbeitung, Kenntnisse in den für Ihren Arbeitsbereich relevanten Softwaretools sowie fundierte Englischkenntnisse in Wort und Schrift setzen wir voraus

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: Mitwirkung bei der Identifikation, der Messung, dem Monitoring und der Steuerung des Risikos aus Nachhaltigkeitsthemen (ESG, Klima- und Umweltrisiken, Soziales, Unternehmensführung); Wesentlicher Beitrag bei der Implementierung von Nachhaltigkeitskriterien in diverse Prozesse der Bank (Geschäftsstrategie, Kreditvergabeprozess, Kreditkonditionen etc.) sowie die Auseinandersetzung mit diversen Klima- und Umweltthemen (wie z.B. EU-Taxonomie, physische Risiken, Energieeffizienz, Standards für die Bewertung der Nachhaltigkeitsleistung von Kunden); Koordination der Erschliessung von risikorelevanten Attributen und deren Aufschliessung im Data Warehouse (auch im Zusammenhang mit Aspekten aus den Bereichen „Nachhaltigkeit“ bzw. „Sustainable Finance; Mitwirkung bei der Erstellung von Auswertungen für die Aufsicht und bei aufsichtsrechtlichen Prüfungen zum Kreditrisiko (wie z.B. Erstellung von Loan Tapes, Betreuung von Ad-hoc-Anforderungen); Bearbeitung von Anfragen bzw. Feststellunge...
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium (Wirtschaftsinformatik, -wissenschaften, Volkswirtschaft, Informatik, Mathematik, Umwelt- und Nachhaltigkeitsmanagement o. ä.); Erfahrungen in Form von Praktika o. ä. im Zusammenhang mit "Nachhaltigkeit/Sustainability" oder Bankerfahrung wünschenswert; Technisches Verständnis für IT-Themen und Prozesse; Analytisches Denken und strukturierte Arbeitsweise; Durchsetzungsvermögen, Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit

Aufgaben: Mitwirkung bei der Erstellung von Auswertungen für die Aufsicht und bei aufsichtsrechtlichen Prüfungen zum Kreditrisiko (wie z.B. Erstellung von Loan Tape, Betreuung von Ad-hoc-Anforderungen); Koordination der Erschliessung von risikorelevanten Attributen und deren Aufschliessung im Data Warehouse sowie Weiterentwicklung von risikorelevanten Datenbeständen; Bearbeitung von Anfragen der Aufsicht, der internen Revision und des Vorstandes; Mitarbeit im internen Berichtswesen und bei der Erstellung des Geschäftsberichts
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium (Wirtschaftsinformatik, -wissenschaften, Volkswirtschaft, Informatik, Mathematik); Bankerfahrung und Kenntnisse von Bankkernsystemen wünschenswert; Kenntnisse im Bereich Datenstrukturen, Reporting, Datenanalyse und -aufbereitung; Grundlegende Programmierkenntnisse (insbesondere SQL, VBA von Vorteil); Analytisches Denken und strukturierte Arbeitsweise; Durchsetzungsvermögen, Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit

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: Erstellung von Reports zur inhaltlichen Kontrolle; Ansprechperson für Raiffeisenbanken im Bezug auf aufsichtsrechtliches Reporting; Laufende Analyse, Qualitätssicherung und Weiterentwicklung von Daten; Schnittstellenfunktion zum internen und externen Berichtswesen
Anforderungen: Abgeschlossene kaufmännische oder IT-Ausbildung oder; Abgeschlossenes Studium (Mathematik, Statistik, Wirtschaftsinformatik/-wissenschaften, Ökonometrie); Sehr gute IT-Kenntnisse, Kenntnisse in Microsoft SQL Server; Erfahrung in der Analyse und Strukturierung von grossen Datenmengen von Vorteil; Hohes analytisches Denkvermögen sowie Serviceorientierung; Selbständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise

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: Im Rahmen einer wissenschaftlichen Abschlussarbeit haben Sie Interesse an angewandter Forschung in nationalen und internationalen Projekten
Anforderungen: Laufendes Informatik-/Mathematik- oder Elektrotechnikstudium bzw. themenverwandtes FH Studium; Grundkenntnisse in den entsprechenden Technologien; Gewissenhafter eigenständiger Arbeitsstil und hohe Zuverlässigkeit; Für die Prototypenentwicklung können Kenntnisse in folgenden Technologien von Nutzen sein: Python Algorithmenentwicklung (Python, Datenstrukturen, Mathematik, Statistik); Python/Django-Webentwicklung (Systemarchitektur, Python, Javascript, Integration); Linux User- und Kernelspaceentwicklung (C, Kernelstrukturen, x86-Assembler, UEFI, TPM); Automatisiertes Deployment, Systemintegration (Design, C, Python, UNIX-Scripting, Ansible)