Professur Für Data Analysis

vor 1 Woche


Graz, Steiermark, Österreich Universität Graz Vollzeit
An der Universität Graz arbeiten ForscherInnen und Studierende in einem breiten fachlichen Spektrum an Lösungen für die Welt von morgen. Unsere WissenschafterInnen entwickeln Strategien, um den aktuellen Herausforderungen der Gesellschaft zu begegnen. Die Universität Graz bekennt sich zur Leistungsorientierung, fördert Karrierewege und bietet mehrfach ausgezeichnete Rahmenbedingungen für gesellschaftliche Diversität in einer zeitgemäßen Arbeitswelt - unter dem Motto: We work for tomorrow. Werden Sie Teil davon

Das IDea_Lab - das Interdisziplinäre Digitale Labor der Universität Graz - ist ein überfakultäres Zentrum zur Unterstützung einer digitalen Transformation, die auf die Sicherung von Demokratie, sozialer Gerechtigkeit und nachhaltiger Entwicklung ausgerichtet ist. Es bündelt interdisziplinäre Vorhaben zu Fragestellungen der digitalen Transformation in Forschung und Lehre. Das Ziel ist, den fachübergreifenden Austausch in der Grundlagenforschung zur Digitalisierung zu fördern, die gemeinsame Entwicklung, Nutzung und Erprobung datenintensiver Methoden zu unterstützen und den Wandel zur digitalen Universität mitzugestalten.

Die Universität Graz besetzt am IDea_Lab eine

Professur für Data Analysis

(40 Stunden/Woche; Verfahren gem - 98 Universitätsgesetz; unbefristetes Arbeitsverhältnis nach dem Angestelltengesetz; voraussichtlich zu besetzen ab 01. März 2024)

Ein zentraler Faktor der Digitalisierung in Bezug auf Forschung und Alltag sind ständig wachsende Datenmengen (Big Data) und deren methodische Grundfragen wie die Identifizierung grundlegender Parameter (feature engineering), die Quantifizierung von Unsicherheiten, das Finden von Mustern und Kausalitäten, die angemessene Erklärung von Lösungen (z.B. durch Interpretable AI, or Explainable AI) sowie die interdisziplinäre Anwendung, z.B. in geistes-, naturwissenschaftlichen, rechts-, sozial
- oder wirtschaftswissenschaftlichen Anwendungsgebieten. Die Professur beschäftigt sich mit den Grundlagen von Analysemethoden und -modellen in den Datenwissenschaften insbesondere im Hinblick auf Big Data im interdisziplinären Kontext einer allgemeinen Universität und in Abstimmung mit der Professur "Machine Learning Methods". Geeignete Kandidat:innen behandeln beispielsweise Themenbereiche wie die Identifikation zugrundeliegender Parameter aus großen Datenmengen, die Entdeckung von kausalen Zusammenhängen, die Analyse und Quantifizierung von Unsicherheiten bei datenbasierten Vorhersagen und Entscheidungen, sowie deterministische, statische oder bayessche Modelle. Die Professur soll dezidiert die Methodenkompetenz des IDea_Lab stärken und interdisziplinäre Forschung im Bereich Data Analysis innerhalb der gesamten Universität Graz fördern und in der Lehre vertreten. Die/der zu berufende Professor:in hat ein intrinsisches Interesse das Fach ausgehend vom überfakultären IDea_Lab innerhalb der Universität Graz kommunikationsstark zu vernetzen und in Partnerschaft mit der Professur Machine Learning Methods und Forschungspartnern in den einzelnen Fakultäten bzw. Instituten mit neuartigen interdisziplinären Konzepten und Forschungsansätzen zu etablieren.

Anstellungserfordernisse:

- Eine der Verwendung entsprechende abgeschlossene inländische oder gleichwertige ausländische Hochschulbildung (Doktorat oder PhD)
- Habilitation oder gleich zu wertende Qualifikation im Sinne der Ausschreibung
- Hervorragende wissenschaftliche Qualifikation in Forschung und Lehre für das zu besetzende Fach und Profil der Professur (in Relation zum akademischen Alter)
- Erfolgreiche Einwerbung fachspezifischer Projekte; insbesondere kompetitiver Drittmittel
- Kompetenz in Hochschuldidaktik und online-Lehre
- Kompetenz in der Betreuung und Anleitung von NachwuchswissenschafterInnen
- Auslandserfahrung während der wissenschaftlichen Laufbahn
- Management
- und Führungserfahrung
- Kompetenz in Gender Mainstreaming
- Gute Englischkenntnisse und Bereitschaft Deutsch zu lernen
- Erfahrungen in interdisziplinärer Lehre.
- Gezeigte Bereitschaft und Erfahrung interdisziplinärer Zusammenarbeit im Kontext von Data Analysis (z.B. durch Publikationen oder Projekte)

Darüber hinaus erwarten wir hohe persönliche Motivation zu wissenschaftlicher Exzellenz in Forschung und Lehre, eine verantwortungsbewusste Arbeitsweise sowie die Fähigkeit zur Zusammenarbeit in Forschungsteams und zur Inspiration von KollegInnen und Studierenden. Freude an der Arbeit mit Menschen in einem interdisziplinären und international orientierten Umfeld setzen wir ebenso voraus wie wissenschaftliche Integrität und Problemlösungsfähigkeit.

Wir bieten Ihnen eine abwechslungsreiche und eigenverantwortliche Tätigkeit. Es erwarten Sie ein angenehmes Arbeitsklima, flexible Arbeitszeiten sowie zahlreiche Weiterbildungs
- und Entwicklungsmöglichkeiten. Nutzen Sie die Chance für den Einstieg in ein herausforderndes Arbeitsumfeld, geprägt von Teamgeist und Freude am Job.

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