Phd/doctoral Hamburg, Germany Apply by
Job
Universität Hamburg
Mathematik
Bundesstraße 55
20146 Hamburg
Germany

Aufgaben:

Die Aufgaben umfassen wissenschaftliche Dienstleistungen im o. g. Projekt. Außerhalb der Dienstaufgaben besteht Gelegenheit zur wissenschaftlichen Weiterbildung.

Aufgabengebiet:

Mathematische Analyse maschineller Lernverfahren im  Forschungsverbund LD-SODA (siehe https://www.math.uni-hamburg.de/home/iske/soda.html), in Kooperation mit Wissenschaftler*innen aus den mathematischen Fachrichtungen Stochastik, Optimierung, Dynamische Systeme und Approximation. Die/Der erfolgreiche Kandidat/in soll in einem der Teilprojekte "Stochastik" oder "Approximation" existierende Methoden der mathematischen Datenanalyse verbessern, zur Anwendung bringen und deren Eigenschaften analysieren.


Application Instructions

Einstellungsvoraussetzungen:

Abschluss eines den Aufgaben entsprechenden Hochschulstudiums. Bevorzugt werden Kandidatinnen bzw. Kandidaten mit einschlägigen Erfahrungen in der mathematischen Datenanalyse, insbesondere in der Approximation oder der Stochastik.

Die FHH fördert die Gleichstellung von Frauen und Männern. An der Universität Hamburg sind Frauen in der Stellenkategorie der hier ausgeschriebenen Stelle, gemäß Auswertung nach den Vorgaben des Hamburgischen Gleichstellungsgesetzes (HmbGleiG), unterrepräsentiert. Wir fordern Frauen daher ausdrücklich auf, sich zu bewerben. Sie werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.

Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung im Bewerbungsverfahren vorrangig berücksichtigt.

Für nähere Informationen wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Armin Iske (armin.iske@unihamburg.de) oder an Prof. Dr. Mathias Trabs (mathias.trabs@uni-hamburg.de) oder schauen Sie im Internet unter https://www.math.uni-hamburg.de/home/iske/soda.html nach.      

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Bewerbungsschreiben, tabellarischer Lebenslauf, Hochschulabschluss) bis zum 01.11.2020 per E-Mail  an:  sekr.st@math.uni-hamburg.de, mit Betreffzeile "Lernbasierte Datenanalyse – SODA". Bewerbungen sollten jeweils nur eine PDF-Datei mit den erforderlichen Unterlagen enthalten:

*  ein Anschreiben (maximal zwei Seiten)

*  ein Motivationsschreiben (maximal zwei Seiten), in dem Sie ihren fachlichen Bezug zu mindestens einem der beiden Teilprojekte Approximation oder Stochastik darstellen

*  einen tabellarischen Lebenslauf

*  eine Publikationsliste

*  eine Liste an Konferenzteilnahmen

*  ein "transcript of records" der http://B.Sc. und http://M.Sc. Abschlüsse

*  eine kurze Beschreibung der aktuellen Position, des Standortes und der akademischen Betreuerin bzw. des akademischen Betreuers

Bewerbungen sollten keine Empfehlungsschreiben oder andere zusätzliche Materialien (z. B. Kopien von Abschlussarbeiten oder Publikationen) enthalten.

Bitte beachten Sie, dass wir Bewerbungsunterlagen nicht zurücksenden können. Reichen Sie  daher bitte keine Originale ein. Wir werden Ihre Unterlagen nach Beendigung des Verfahrens vernichten. Weitere Informationen zum Datenschutz bei Auswahlverfahren erhalten Sie hier.


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Contact Person
Prof. Armin Iske