Wissenschaftliche*r Assistent*in Machine Learning (50–100 %)

NZZone; Schweiz; Vor Ort; CHF 80’000 - 110’000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine führende Hochschule in der Schweiz sucht eine*n wissenschaftliche*n Assistent*in im Forschungsschwerpunkt Cybernetic Learning Systems. In dieser Position arbeiten Sie an spannenden Forschungsprojekten und entwickeln innovative Lösungen zusammen mit Industriepartnern. Neben einer starken Programmierung in Python erfordert die Rolle einen Bachelor in Informatik oder verwandten Disziplinen und bietet zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten in der Forschung.

Leistungen

Breites Hochschulsportangebot

Kulturprogramm mit Vorträgen und Konzerten

Lohngleichheit von Frau und Mann

Gezielte Förderung von Promotionsvorhaben

Option auf Teilzeit und Homeoffice

Mentoring-Programm

Qualifikationen

• Bachelorabschluss erforderlich.
• Starke Programmierkenntnisse in Python und R, C++ von Vorteil.
• Erfahrung in Statistik und Machine Learning ist wichtig.

Aufgaben

• Entwicklung innovativer Prototypen im Bereich Cybernetic Learning Systems.
• Zusammenarbeit mit Industriepartnern und Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen.
• Beitrag zu EU und Innosuisse geförderten Projekten.

Kenntnisse

Programmierung in Python

Datenmanagement

Machine Learning

Statistik

Ausbildung

Bachelorstudium (ETH, Uni, FH) in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder Naturwissenschaften

Jobbeschreibung

Ob Generalist*in, Forscher*in oder Fachexpert*in – entwickeln Sie sich mit uns

Ihre Aufgaben:

Als wissenschaftliche*r Assistent*in im Forschungsschwerpunkt Cybernetic Learning Systems am Masterstudiengang Business Information Systems arbeiten Sie an der Schnittstelle zwischen Forschung und Praxis. Sie entwickeln innovative Prototypen und Lösungen, gestalten spannende Projekte mit Industriepartnern und treiben Forschungsinitiativen voran. Dabei umfasst Ihr Aufgabengebiet folgende Punkte:

• innovative Ideen und Modelle zur Lösung komplexer Problemstellungen entwickeln
• neuste Technologien im Bereich ML und angewandte AI einsetzen
• neue Ideen, gestützt auf bestehende wissenschaftliche Publikationen, einbringen
• Möglichkeit, an wissenschaftlichen Publikationen mitzuwirken
• mit führenden Industriepartnern in diversen Gebieten zusammenarbeiten, z.B. öffentlicher Verkehr, Aviatik, Versicherungs-, Finanz- oder auch Energiebranche
• in von EU und Innosuisse geförderten Projekten unterstützen

Die Stelle ist zunächst auf 1–3 Jahre befristet.

Ihr Profil:

• Bachelorstudium (ETH, Uni, FH) im Bereich Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder Naturwissenschaften
• starke Programmierkenntnisse in Python und weiteren Sprachen wie R, C++
• Erfahrung mit Datenbanken und Datenmanagementsystemen von Vorteil
• vertiefte Kenntnisse in Statistik, Machine Learning sowie idealerweise Know-how im Bereich Optimization und Operations Research
• Begeisterung für angewandte Forschung sowie die Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Industrie und Wissenschaft
• selbstständige Arbeitsweise und die Bereitschaft sich in neuen Bereichen weiterzuentwickeln

Ihre Perspektiven:

Die Verbindung von Lehre, Forschung und Praxis ist unsere Leidenschaft. Unsere Hochschule für Wirtschaft FHNW pflegt und nutzt die bereichernde Vielfalt der Mitarbeitenden. Es ist unsere Ambition, in einer vernetzten und dynamischen Welt Tag für Tag zu lernen, um innovative und verantwortungsbewusste Führungskräfte von morgen auszubilden. Dabei leben wir eine wertschätzende, praxisnahe und international geprägte Kultur.

Ihre Benefits:

Breites Hochschulsportangebot

Kulturprogramm mit Vorträgen, Konzerten, Theater und Filmen

Gelebte Praxis der Lohngleichheit von Frau und Mann

Gezielte Förderung von Promotionsvorhaben

Jahresarbeitszeit (42 Stunden/Woche) mit Option auf Teilzeit und Homeoffice

Mentoring-Programm zur Laufbahnentwicklung und Doktoratsförderung

Termin: Stellenbeginn per 2025 7 1 oder nach Vereinbarung.

Ihr Arbeitsort:

Hochschule für Wirtschaft FHNW
Riggenbachstrasse 16
4600Olten

Noch Fragen?

Zur Stelle:

Prof. Dr. Manuel Renold, Dozent, Kontakt: [e-mail]

Zum Bewerbungsprozess:

Barbara Waser, HR-Fachfrau, Kontakt: [e-mail]

Gehören Sie bald zu unserem Team? Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.