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.
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.
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.
Gehaltsschema des Universitäten-KV: A1
Das kollektivvertragliche Mindestentgelt gemäß der angegebenen Einstufung beträgt € 81.571,00 brutto/Jahr (14 Monatsgehälter). Ein allfälliges höheres Gehalt kann zum Gegenstand von Verhandlungen gemacht werden.
Ende der Bewerbungsfrist: 14. Juni 2023
Kennzahl: BV/7/98 ex 2022/23
Voraussichtlicher Termin für das öffentliche Hearing: 07.11.2023 bis 09.11.2023
Die Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteils insbesondere in Leitungsfunktionen an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig aufgenommen.
Bei Interesse senden Sie bitte Ihre Bewerbungsunterlagen in deutscher oder englischer Sprache unter Berücksichtigung der allgemeinen Bewerbungsbestimmungen – informieren Sie sich unter (http://jobs.uni-graz.at/Berufungsverfahren) – innerhalb der angegebenen Bewerbungsfrist unter Angabe der Kennzahl bitte an:
bewerbung.professur@uni-graz.at
Für Informationen steht Ihnen Univ.-Prof. Dr. Stefan Thalmann unter stefan.thalmann@uni-graz.at gerne zur Verfügung.
Anhänge siehe https://jobs.uni-graz.at/prof/job.php?lang=de&job=7546