Researcher – Machine Learning (w/m/d)

Technical University Graz; Graz; Vor Ort; EUR 33.178 - 39.741; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Home-Office

Flexible Arbeitszeiten

Weiterentwicklung/PhD-Unterstützung

Internationale Forschungsprojekte

Familienfreundliches Arbeitsumfeld

Öffi-Ticket Zuschuss

Zusammenfassung

Know Center sucht eine/m Researcher – Machine Learning (w/m/d) zur experimentellen Entwicklung und Evaluierung neuartiger Trainingsverfahren für neuronale Netzwerke. Sie analysieren stochastische Sachverhalte und verfassen wissenschaftliche Arbeiten.

Sie verfügen über einen Master in Informatik/MATHEMATIK/Data Science u.ä. und bringen exzellente Kenntnisse in ML, Stochastik sowie Python oder R mit. Englisch auf C-Level ist erforderlich.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Mathematik, Telematik, Data Science oder Softwareentwicklung.
• Ausgezeichnete Kenntnisse in Machine Learning und Stochastik.
• Kreative Denkweise und Bereitschaft, alternative Lösungswege zu erforschen.
• Erfahrung in der experimentellen Untersuchung von ML-Methoden.
• Gute Programmierkenntnisse in Python oder R.
• Kompetenz zum Verfassen wissenschaftlicher Texte.
• Ausgezeichnete Englischkenntnisse (C-Level).

Aufgaben

• Forschung von ML in Extremsituationen, in denen konventionelle Verfahren scheitern.
• Kritisches Hinterfragen gängiger Grundannahmen und Erarbeiten alternativer Lösungswege.
• Experimentelle Entwicklung und Evaluierung neuartiger Trainingsverfahren für neuronale Netzwerke.
• Analytische Arbeit zum Beweisen stochastischer Sachverhalte.
• Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten.

Kenntnisse

Machine Learning

Stochastik

Kreatives Denken

Experimentelle ML

Wissenschaftliches Schreiben

Python oder R

Englisch C-Level

Ausbildung

Master Informatik

Master Mathematik

Master Data Science

Master Telematik

Master Softwareentwicklung

Jobbeschreibung

# Researcher – Machine Learning (w/m/d)# Researcher - Machine Learning (w/m/d)Begeisterst du dich für die experimentelle Entwicklung und Evaluierung neuer Trainingsverfahren für neuronale Netzwerke? Hinterfragst du bestehende Grundannahmen kritisch und entwickelst gerne neue, kreative Lösungsansätze? Arbeitest du gerne analytisch und führst stochastische Beweise mit mathematischer Präzision? Wenn ja, dann werde Teil des Know Centers!#### DEINE AUFGABEN* Erforschung von Machine Learning in Extremfällen, in denen konventionelle Verfahren scheitern* Kritisches Hinterfragen geläufiger Grundannahmen und Ausarbeiten alternativer Lösungsansätze* Experimentelle Entwicklung und Evaluierung neuartiger Trainingsverfahren für neuronale Netzwerke* Analytische Arbeit zum Beweisen stochastischer Sachverhalte* Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten#### DEINE QUALIFIKATIONEN* Abgeschlossenes Masterstudium der Informatik, Mathematik, Telematik, Data Science, oder Softwareentwicklung.* Ausgezeichnete Kenntnisse in Machine Learning und Stochastik* Kreative Denkweise, welche nach alternativen Lösungswegen abseits der bewährten Methodik strebt* Erfahrung in der experimentellen Untersuchung von Machine Learning Methoden* Gute Programmierkenntnisse in Python oder R* Kompetenz zum Verfassen wissenschaftlicher Texte* Ausgezeichnete Englischkenntnisse (C-Level)#### WIR BIETEN* Sehr gute Work-Life Balance, flexible Arbeitszeiten und Home-Office* Spannende Möglichkeiten zur beruflichen und persönlichen Weiterentwicklung* Mitarbeit an internationalen Forschungsprojekten* Innovatives und familienfreundliches Arbeitsumfeld* Herausfordernde und vielfältige Aufgaben* Dynamisches, kreatives und multi-kulturelles Team* Betriebsevents, Gesundheitsförderung, Öffi-Ticket Zuschuss u.v.m.* Wir unterstützen dich dabei, einen Ph.D. in deinem gewählten Fachgebiet zu absolvieren.Das kollektivvertragliche Mindestgrundgehalt für diese Stelle beträgt mit drei Jahren Berufserfahrung bei einer Vollzeitanstellung (38,5 Stunden/Woche) mindestens EUR 3.267 brutto pro Monat (14x jährlich). Wir sind je nach Qualifikation und Erfahrung gerne zu einer marktkonformen Überzahlung bereit.Print as PDFWe are looking forward to getting to know you. Apply now via the online application form!If you have any questions, please feel free to contact us at **[e-mail]**.