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Wiss. Mitarbeiterin oder Wiss. Mitarbeiter im Bereich Maschinelles Lernen

Technische Universität Hamburg-Harburg. Hamburg, 18.12.2017

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Das Institut für Maritime Logistik (MLS) ist Teil des Studiendekanats Management-Wissenschaften und Technologie der Technischen Universität Hamburg-Harburg. Wir beschäftigen uns mit der ganzheitlichen Planung und Steuerung der Material- und Informationsflüsse von Transportketten. Mit innovativen Systemlösungen, die unter Nutzung modernster Technologien, Organisationsformen und IT-Werkzeugen gestaltet werden, bearbeitet das Institut komplexe Problemstellungen.

Wiss. Mitarbeiterin oder Wiss. Mitarbeiter im Bereich Maschinelles Lernen

EGr. 13 TV-L, Kenn-Nr.: D-17-215

EGr. 13 TV-L
Kenn-Nr.: D-17-215

An der Technischen Universität Hamburg-Harburg ist in dem Institut für Maritime Logistik
zum nächstmöglichen Termin folgende auf 2 Jahre befristete Stelle zu besetzen:

Wiss. Mitarbeiterin oder Wiss. Mitarbeiter

EGr. 13 TV-L, Kenn-Nr.: D-17-215

Die FHH fördert die Gleichstellung von Frauen und Männern. In dem Bereich, für den diese Stelle ausgeschrieben wird, sind Frauen unterrepräsentiert im Sinne des § 3 Abs. 1 des Hamburgischen Gleichstellungsgesetzes (HmbGleiG). Wir fordern Frauen daher ausdrücklich auf, sich zu bewerben. Sie werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.

Schwerbehinderte haben Vorrang vor gesetzlich nicht bevorrechtigten Bewerberinnen / Bewerbern gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung.

Aufgabengebiet:
Wissenschaftliche Mitarbeit im BMBF geförderten Forschungsprojekt: MaLiTuP-Maschinelles Lernen in Theorie und Praxis - Ziel des Projekts ist es, Master-Studierenden des Studiengangs Logistik der TUHH ein zusätzliches dauerhaftes akademisches Angebot im Bereich des Maschinellen Lernens zu unterbreiten. Besonders im Umfeld der Verkehrs- und Logistikwirtschaft gewinnt die Digitalisierung immer mehr an Bedeutung, woraus ein stetig wachsender Bedarf an ausgebildetem Personal mit methodischen und konzeptionellen zur systematischen Analyse und Verarbeitung von Massendaten resultiert. Als Aufgabenfeld sei hier beispielhaft die Auswertung großer Datenmengen von Hafenumschlaganlagen und -Hinterlandverkehren genannt. Das Qualifizierungskonzept zielt darauf ab, durch eine entsprechende Ergänzung der bestehenden akademischen Ausbildung genau diese Anforderungen der Wirtschaft zu adressieren.

Voraussetzungen:
Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium, insbes. der Studiengänge
Mathematik, Informatik, Ingenieurwesen und Wirtschaftsingenieurswesen
Idealerweise hatten Sie bereits während Ihres Studiums Berührungspunkte zu den Themengebieten: Maschinelles Lernen, Big Data, Data Mining oder Decision Analytics.
Zudem wird ein grundsätzliches Interesse an Fragestellungen der (maritimen) Logistik vorausgesetzt. Sie besitzen eine ausgeprägte Teamfähigkeit, sind kommunikativ und arbeiten selbstständig und eigenverantwortlich. Sicheres Auftreten und gute Englisch-Kenntnisse runden ihr Profil ab. Wir bieten Ihnen die Chance, das Forschungsvorhaben in einem interessanten und innovativen Arbeits- und Technologiefeld kennen zu lernen bzw. zu entwickeln. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.

Weitere Auskünfte erteilt Ihnen Herr Dr. Böse unter der Rufnummer (040)42878-6136.
Bewerbungen mit tabellarischem Lebenslauf und den üblichen Unterlagen sind bis zum 15.01.2018 unter
Angabe der Kenn-Nr. D-17-215 zu richten an:
Technische Universität Hamburg-Harburg
- Personalreferat PV32/G -
21071 Hamburg
oder per E-Mail an geschaeftsstellepv32@tu-harburg.hamburg.de

Technische Universität Hamburg-Harburg
- Personalreferat PV32/G -
21071 Hamburg

E-Mail: geschaeftsstellepv32@tu-harburg.hamburg.de

Bewerbungsschluss: 15.01.2018