Senior Scientist Data- and Research Software Engineering

• Ihre Aufgaben:Tätigkeiten innerhalb der abzuschließenden Entwicklungsvereinbarung mit Zielsetzungen in Forschung, Lehre und Verwaltung.
• Mitarbeit an den Forschungsvorhaben in der Forschungsgruppe Complex Social & Computational Systems (CS)² am IDea_Lab der Universität Graz.
• Management von großen Datensätzen für die Forschungsgruppe (CS)².
• Unterstützung der Mitglieder der Forschungsgruppe (CS)² bei der Entwicklung von Software für den Forschungsbetrieb.
• Management der High Performance Computing (HPC) Infrastruktur der Forschungsgruppe (CS)² in Zusammenarbeit mit dem IT Administrator.
• Konzeption und Durchführung von eigenständigen Forschungsvorhaben sowie Beantragung und Mitwirkung bei der Beantragung von Drittmitteln an der Schnittstelle zwischen Informatik und den Fachbereichen der Universität.
• Selbstständige Abhaltung von Lehre und (Mit-)Betreuung von wissenschaftlichen Arbeiten
• Vernetzung mit relevanten Stakeholdern und Unterstützung universitärer Forschungsprojekte, der Verwaltung sowie weiterer Akteur:innen (z.B. Spin-offs und Start-ups) bei der wissenschaftlichen Nutzung der HPC Infrastruktur und der Anwendung moderner Methoden aus den Bereichen Natural Language Processing und Machine Learning in enger Abstimmung mit dem AI- & Cloud-Manager.

• Mitarbeit an Organisations- und Verwaltungsaufgaben sowie an Evaluierungsmaßnahmen, insbesondere abgeleitet aus der universitätsweiten KI-Strategie und dem laufenden Forschungsdaten-Governance-Prozesses.

• Ihr Profil:Hintergrund in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet sowie ein abgeschlossenes Doktoratsstudium

• Fundierte Kenntnisse im Umgang mit großen Datensätzen und Datenbanken
• Erfahrung mit der Entwicklung von Software für die Forschung, u.a. im Kontext Natural Language Processing bzw. Machine Learning.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Gute Deutschkenntnisse oder Bereitschaft, Deutsch zu lernen
• Wissenschaftliche Exzellenz (nachgewiesen z. B. durch, dem Karrierestatus entsprechende, einschlägige Veröffentlichungen in angesehenen Fachzeitschriften)
• Selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise
• Hoher Grad an Team- und Kommunikationsfähigkeit
• Didaktische Fähigkeit zur selbständigen Lehre sowie Erfahrung in der Abhaltung von Lehrveranstaltungen im Bereich Natural Language Processing, Machine Learning, oder Programmierung in Python
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Wissenschaftler:innen unterschiedlicher Disziplinen (wünschenswert)
• Erfahrung mit der Nutzung oder Management von HPC Infrastruktur (wünschenswert)
• Erfahrung in der Leitung oder Mitwirkung an Forschungs- und Drittmittelprojekten (wünschenswert)

• Kompetenzen oder Weiterbildung als Führungskraft (wünschenswert)

• Wir bieten:Sinn: Wir bieten sinnstiftende Arbeit für die Welt von morgen.

• Unser internes Weiterbildungsangebot ist so bunt wie die Universität.

• Zusammenarbeit: Bei uns finden Sie interdisziplinäre, berufsgruppenübergreifende Möglichkeiten zur Zusammenarbeit.

• Benefits: Selbstverständlich gibt es alle gängigen Benefits von A wie Arbeitszeitflexibilität bis Z wie Zugang zu 375 kostengünstigen Sportkursen am USI.

• Vielfalt: Neben der inhaltlichen Vielfalt der verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen bieten wir ein Arbeitsumfeld, in dem Diversität und Inklusion gelebt werden und einen hohen Stellenwert einnehmen.

• Flexibilität: Flexibilität beweisen wir nicht nur mit den verschiedenen Arbeitszeitmodellen sondern auch mit den Angeboten zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf.

Über uns:An der Universität Graz arbeiten 4700 Mitarbeiter:innen gemeinsam an Zukunftsfragen und Lösungen für die Welt von morgen. Unsere Studierenden und unsere Forscher:innen stellen sich den großen Herausforderungen der Gesellschaft und tragen das Wissen hinaus. We work for tomorrow. Werden Sie Teil davon

Kontakt:Für Fragen steht Frau Univ. Prof. Dr. Jana Lasser ( ) gerne zur Verfügung.

Die Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, insbesondere in Leitungsfunktionen und beim wissenschaftlichen Personal, und lädt deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein. Im Falle der Unterrepräsentation werden Frauen bei gleicher Qualifikation grundsätzlich vorrangig aufgenommen. Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen mit Behinderung, die über eine ausschreibungsadäquate Qualifikation verfügen.

Bitte beachten Sie, dass wir Bewerbungen aufgrund der geltenden datenschutzrechtlichen Vorgaben ausschließlich über unser webbasiertes Bewerber:innen-Tool entgegennehmen können.