Universitätsassistent*in ("prae doc") an der Forschungsgruppe Visualization and Data Analysis

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


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:

Hauptforschungsfach	Spezielle Forschungsfächer	Wichtigkeit
Informatik	Human-Computer Interaction;Data Science;Visualisierung	Musskriterium

Ausbildungen:

Bildungseinrichtung	Ausbildungsrichtung	Spezielle Ausbildungsrichtung	Wichtigkeit
Universität	Mathematik, Informatik		Musskriterium

Sprachen:

Sprache	Sprachniveau	Wichtigkeit
Englisch	Sehr gute Kenntnisse	Musskriterium

EDV:

Art der EDV-Kenntnisse	Spezifizierte EDV-Kenntnisse	Wichtigkeit
Programmiersprachen	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 Wien
Kennzahl der Ausschreibung: 12125
E-Mail: jobcenter@univie.ac.at
Datenschutzerklärung