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Die Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau sucht eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in für den Lehrstuhl für Data Analytics. Die Position bietet die Möglichkeit zur Mitarbeit in interdisziplinären Forschungsprojekten und zeichnet sich durch flexible Arbeitsbedingungen und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten aus. Nutzen Sie die Chance, Teil eines innovativen Teams zu werden, das sich der evidenzbasierten Analyse und der Entwicklung quantitativer Methoden widmet.
Befristung:
befristet für zwei Jahre (Verlängerung möglich)
Beginn:
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Standort:
Kaiserslautern
Umfang:
Vollzeit
Vergütung:
Entgeltgruppe 13 TV-L
Fachbereich:
Wirtschaftswissenschaften
Die Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) ist mit rund 17.000 Studierenden, mehr als 300 Professuren und rund 160 Studiengängen die Technische Universität des Landes Rheinland-Pfalz. Als Ort internationaler Spitzenforschung bietet sie exzellente Arbeitsbedingungen und Karrierechancen. Wer an der RPTU lernt, forscht oder arbeitet, erlebt ein weltoffenes Umfeld und gestaltet die Zukunft.
Am Lehrstuhl für Data Analytics (Univ.-Prof. Dr. habil. Rouven E. Haschka) ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in zu besetzen. Der Lehrstuhl widmet sich der evidenzbasierten Analyse volks- und betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge, der Entwicklung quantitativer Methoden in den Wirtschaftswissenschaften zur Identifikation kausaler Effekte und Aufdeckung von Ineffizienzen, sowie Business Analytics. Ziel ist es, das Verständnis komplexer Wirtschafts- und Unternehmensprozesse zu vertiefen, nachhaltigkeitsorientierte Werte zu fördern und die Effizienz wirtschaftlicher Prozesse zu verbessern. Unsere Forschung ist stark interdisziplinär ausgerichtet und umfasst Anwendungen in der Makroökonomik, Gesundheitsökonomie, Innovationsökonomie, Entwicklungsökonomie, im Marketing, Management, sowie in den Politikwissenschaften. Zudem leisten wir methodische Beiträge in den Bereichen Ökonometrie, Bayesianischer Statistik, Machine Learning und der Entwicklung von Softwarelösungen.
Ihr Aufgabengebiet: