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Bioinformatik Informatik Wirtschaftsinformatik Doktorand/in Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in Österreich Hochschule
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Universitätsassistent*in ("prae doc") an der Forschungsgruppe Visualization and Data Analysis
Veröffentlicht am
- 16.07.2021
Teilzeit-Stelle
- Universität Wien
- Wien
An der Universität Wien (mit 20 Fakultäten und Zentren, 179 Studienrichtungen, ca. 10.000 Mitarbeiter*innen und rund 90.000 Studierenden) ist ab 15.10.2021 die Position einer*eines
Universitätsassistent*in ("prae doc")
an der Forschungsgruppe Visualization and Data Analysis
an der Forschungsgruppe Visualization and Data Analysis
zu besetzen.
Kennzahl der Ausschreibung: 12125
Die Forschungsgruppe Visualisierung und Datenanalyse (Univ.-Prof. Dr. Torsten Möller, Dr. Laura Koesten) an der Fakultät für Informatik sucht ein*e wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in mit dem Ziel einer Promotion (PhD). Wir suchen eine*n hochmotivierte*n Doktorand*in mit einem Hintergrund in Informatik, Mensch-Maschinen Interaktion, Informationswissenschaft oder einem verwandten Gebiet. Der*die erfolgreiche Bewerber*in hat die Möglichkeit, eine eigene Projektidee (in den Bereichen Data Science, Datenvisualisierung, Datenpraxis oder Forschungsdatenmanagement) vorzuschlagen oder mit dem vom Wiener Wissenschafts- und Technologiefonds (WWTF) geförderten Projekt "Talking charts" zusammenzuarbeiten.
Der*die Bewerber*in sollte im Umgang mit verschiedenen Zielgruppen gewandt sein sowie darin, eine Reihe an quantitativen und qualitativen wissenschaftlicher Methoden anzuwenden. Wir erwarten eine hohe Motivation zu lernen und sich mit realen Daten, Menschen und Problemen in einem interdisziplinären Umfeld zu beschäftigen. Es wird die Möglichkeit geben, mit anderen Studierenden zusammenzuarbeiten.
Wir bieten ein angenehmes Arbeitsumfeld in einem freundlichen, dynamischen, internationalen und jungen Team in einer der Städte mit der höchsten Lebensqualität weltweit. Die Arbeitssprache ist Englisch und wir engagieren uns für Diversität und Inklusion. Es gibt viele Möglichkeiten, sowohl akademisch als auch persönlich zu wachsen, einschließlich möglicher Teamleitungen in Forschungsprojekten, Austausch auf internationaler Ebene und Kontakte zur Industrie. Wir bieten eine enge Betreuung der Abschlussarbeiten und ein sehr kollaboratives Forschungsumfeld. Es besteht unter Umständen die Option, den Vertrag nach der Promotion im Rahmen der wissenschaftlichen Weiterbildung durch eine Bewerbung für eine weiterführende Stelle zu verlängern. Die Universität Wien beabsichtigt, den Anteil von Frauen, insbesondere in hochrangigen Positionen, zu erhöhen und lädt daher gezielt Bewerbungen von Frauen ein.
Ihre Bewerbung: Bewerbungen mit Motivationsschreiben (deutsch oder englisch) sind über das Jobcenter an die Universität Wien (http://jobcenter.univie.ac.at) zu richten. Wir ermutigen Personen aus unterrepräsentierten Gruppen ausdrücklich sich zu bewerben.
Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte Torsten Möller / Laura Koesten
Dauer der Befristung: 4 Jahr/e
Beschäftigungsausmaß: 30.0 Stunden/Woche.
Einstufung gemäß Kollektivvertrag: §48 VwGr. B1 Grundstufe (praedoc)
Darüber hinaus können anrechenbare Berufserfahrungen die Einstufung und damit das Entgelt bestimmen.
Ihre Aufgaben:
Diese Stelle hat eine Laufzeit von 48 Monaten.
- Mitarbeit in Forschung, Lehre und Administration
- Mitwirkung in Forschungsprojekten / bei wissenschaftlichen Studien
- Mitwirkung bei Publikationen / wissenschaftlichen Artikeln / Vortragstätigkeit
- Abschluss einer Dissertationsvereinbarung binnen 12-18 Monaten wird erwartet
- Mitwirkung an und selbständige Abhaltung von Lehrveranstaltungen im Ausmaß der kollektivvertraglichen Bestimmungen
- Studierendenbetreuung
- Mitwirkung bei der Organisation von Tagungen, Konferenzen, Symposien
- Mitwirkung in der Instituts-, Lehr- und Forschungsadministration
Ob in der Tageszeitung, in Online-Medien oder im Fachjournal, Visualisierungen werden häufig genutzt, um uns Daten verständlicher zu gestalten. Insbesondere in Verbindung mit tagesaktuellen Themen, wie COVID-19 oder der Klimakrise, scheinen Diagramme und Charts allgegenwärtig, um mit exponentiellen Kurven und dergleichen auf wichtige Nachrichten hinzuweisen.
Doch weder im Alltag, noch in Expertenkreisen kann man sich darauf verlassen, dass diese Art der Informationsvermittlung auch wirklich so verstanden wird, wie sie vom Ersteller ursprünglich gemeint war. Wie entstehen in Charts vermittelte Nachrichten und wie werden sie verstanden? Was lässt uns darauf vertrauen, den Inhalt richtig verstanden zu haben, was lässt ihn uns erfassen oder ignorieren?
Unser Drei-Jahres-Projekt taucht tief ein in die Welt der Datenvisualisierung, erforscht dabei die menschliche Auffassungsgabe und beleuchtet wie Ersteller*innen und Betrachter*innen gleichermaßen Botschaften (und augenscheinlich vermittelte Inhalte) verstehen, sich auf diese einlassen und final entschlüsseln oder nicht. Das Projekt-Team, aus den Instituten Computerwissenschaften und Wissenschafts- und Technikforschung, arbeitet dabei gemeinsam mit zwei Zielgruppen – Journalist*innen und deren Leser*innenschaft sowie Wissenschaftler*innen – an der Entwicklung von Richtlinien und Tools zur Anwendung von visueller Datenkommunikation.
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes Masters degree in Informatik oder einem ähnlichen Forschungsfeld
- Fachliche Kompetenzen (Bachelor-Abschluss oder gleichwertige Berufserfahrung)
- Informatikhintergrund; speziell Mensch-Maschinen-Interaktion, Datenvisualisierung, Data Science or Informationswissenschaften
- Methodenkompetenzen: erste Erfahrungen mit qualitativen Forschungsmethoden (e.g. Interviewstudien)
- Didaktische Kompetenzen: erste Erfahrungen im Unterrichten, Tutoring und Präsentieren
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit unterschiedlichen Zielgruppen
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute EDV-Anwender*innenkenntnisse
- Teamfähigkeit
Einzureichende Unterlagen
- Motivationsschreiben inkl. einer Ideenskizze für ein angehendes Dissertationsvorhaben
- Lebenslauf
- Publikationsliste, Nachweis Lehrerfahrung (falls vorhanden)
- Abschlusszeugnisse mit Einzelnoten von Bachelor und Masterabschluss
Wünschenswert sind
- Master-Abschluss in einem der folgenden Bereiche: Human Computer Interaction, Visualisation, Data Science, Informationswissenschaft, Science and Technology Studies, Kommunikationswissenschaften, oder ein verwandter Bereich
- Lehrerfahrung / Erfahrung mit E-Learning
- Kenntnis universitärer Abläufe und Strukturen
- Auslandserfahrungen
- Erste Erfahrungen im wissenschaftlichen Arbeiten
- Gute Deutschkenntnisse
- Sehr gute Programmierkenntnisse in einer Sprache (e.g. Python / R / C++)
- Vorkenntnisse im Bereich Datenvisualisierung
- Erfahrung mit quantitativen Forschungsmethoden (z.B. in Data Science / Statistik)
- Erste Erfahrungen mit interdisziplinärer Teamarbeit
- Erfahrungen mit User studies
- Erfahrungen mit prototyping
- Erfahrungen im Unterrichten, Tutorentätigkeit oder Workshopleitung
Forschungsfächer:
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Hauptforschungsfach
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Spezielle Forschungsfächer | Wichtigkeit |
|---|---|---|
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Informatik
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Human-Computer Interaction;Data Science;Visualisierung | Musskriterium |
Ausbildungen:
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Bildungseinrichtung
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Ausbildungsrichtung | Spezielle Ausbildungsrichtung | Wichtigkeit |
|---|---|---|---|
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Universität
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Mathematik, Informatik | Musskriterium |
Sprachen:
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Sprache
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Sprachniveau | Wichtigkeit |
|---|---|---|
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Englisch
|
Sehr gute Kenntnisse | Musskriterium |
EDV:
|
Art der EDV-Kenntnisse
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Spezifizierte EDV-Kenntnisse | Wichtigkeit |
|---|---|---|
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Programmiersprachen
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Sonstige | Sollkriterium |
Ihre Bewerbung:
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung mit Motivationsschreiben unter der Kennzahl 12125, welche Sie bis zum 20.12.2021 bevorzugt über unser Job Center ( http://jobcenter.univie.ac.at/) an uns übermitteln.
Für nähere Auskünfte über die ausgeschriebene Position wenden Sie sich bitte an Koesten, Laura +43-1-4277-79020.
Die Universität Wien betreibt eine antidiskriminatorische Anstellungspolitik und legt Wert auf Chancengleichheit und Diversität (http://diversity.univie.ac.at/). Insbesondere wird eine Erhöhung des Frauenanteils in Leitungspositionen und beim wissenschaftlichen Personal angestrebt. Frauen werden bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.
DLE Personalwesen und Frauenförderung der Universität WienKennzahl der Ausschreibung: 12125
E-Mail: jobcenter@univie.ac.at
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