University Assitant (praedoc) - Completion Contract Universität Wien

Job Beschreibung:

An der Universität Wien arbeiten über 10.000 Persönlichkeiten gemeinsam an den großen Fragen der Zukunft. Davon rund 7.500 sind wissenschaftliche Mitarbeiter*innen. Persönlichkeiten, die mit ihrer Neugier und ihrem Streben nach Exzellenz zu internationaler Spitzenforschung und Lehre beitragen. Bei uns finden sie den Raum, sich auszuprobieren und ihr Potenzial zu entfalten. Sie wollen das auch? Wir suchen einen*eine

University Assitant (praedoc) - Completion Contract

Es gibt viele gute Gründe, an der Universität Wien forschen und lehren zu wollen. Und einen, warum sich rund 7.500 wissenschaftliche Mitarbeiter*innen vor Ihnen für diese Universität entschieden haben. Sie verstehen sich als Persönlichkeiten, die Spielraum brauchen für ihre  Neugier und ihren kontinuierlichen Anspruch, um wissenschaftlich erfolgreich sein zu können. Das brauchen Sie auch? Herzlich willkommen in unserem Team!

Ihr persönlicher Spielraum:

Die Doctoral School Computer Science DoCS (https://docs.univie.ac.at), gegründet im Jahr 2020, bietet eine hochmoderne wissenschaftliche Ausbildung für Doktorand*innen in den Bereichen Informatik und Wirtschaftsinformatik. In der DoCS sind weltweit führende Forscher*innen in der Informatik als Betreuer*innen und Co-Betreuer*innen aktiv, die sowohl Grundlagen- als auch angewandte Forschung im Rahmen eines intensiven, auf die wissenschaftlichen Bedürfnisse der Studierenden zugeschnittenen Doktoratsprogramms in kleinen thematischen Gruppen betreiben.

Die Doctoral School Computer Science bietet die Möglichkeit eines leistungsbezogenen Abschlussvertrags für Doktorand*innen, die zuvor eine Position als Universitätsassistent*in (praedoc) oder wissenschaftlicher Projektmitarbeiter*in (praedoc) an der Universität Wien innegehabt haben. Dieser Abschlussvertrag soll einen hochqualifizierten Fellow in der Endphase der Doktoratsstudien unterstützen. Die oder der erfolgreiche Bewerber*in wird als Universitätsassistent*in (praedoc) beschäftigt und in der Forschungsgruppe Data Mining und Machine Learning an der Fakultät für Informatik tätig sein.

Der Forschungsschwerpunkt der Gruppe liegt in den Bereichen Data Mining, insbesondere Clustering und Representation Learning, Graph Mining und probabilistischem Machine Learning. Wir legen besonders Wert auf ein entspanntes Miteinander und eine kollegiale Atmosphäre. Sozialer Austausch wird bei uns großgeschrieben und trägt zum aktiven wissenschaftlichen Dialog und einem guten Arbeitsklima bei.

Erfahren Sie mehr über uns unter https://dm.cs.univie.ac.at/

Das machen Sie konkret:

Sie beteiligen sich aktiv an Forschung, Lehre und Administration. Das bedeutet unter anderem:

• Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Ihre Dissertation abzuschließen und einzureichen. 
• Sie entwickeln neue Methoden des Data Mining und Machine Learning, insbesondere in den Bereichen
  • Clustering
  • Representation Learning
  • Graph Mining
  • Anomaly Detection 
• Sie wirken in Forschungsprojekten und bei wissenschaftlichen Studien in den oben genannten Bereichen mit. 
• Sie halten Lehrveranstaltungen im Ausmaß der kollektivvertraglichen Bestimmungen selbstständig ab bzw. wirken mit.
• Sie publizieren international und halten Vorträge. 
• Sie tragen zur Organisation von Tagungen, Konferenzen und Symposien bei. 
• Sie beteiligen sich an der Fakultäts-, Lehr- und Forschungsadministration. 
   

Das gehört zu Ihrer Persönlichkeit:

Muss-Kriterien:

• Sie besitzen ein abgeschlossenes Studium der Informatik oder Computer Engineering (Diplom-, Master- oder Magistergrad), wobei fundierte Kenntnisse der Informatik vorausgesetzt werden. 
• Sie besitzen ein aufrechtes Doktoratsstudium (Informatik oder Wirtschaftsinformatik) an der Universität Wien und sind Mitglied der Doctoral School Computer Science. 
• Sie weisen hervorragende akademische Studienleistungen vor (z. B. FÖP innerhalb eines Jahres, jährliche Einreichung von Fortschrittsberichten, herausragende Publikationsbilanz). 
• Sie besitzen einen hohen Grad an Motivation und Engagement, um Ihr Doktoratsstudium erfolgreich innerhalb des vorgesehenen Zeitrahmens abzuschließen.
• Sie haben ausgewiesene Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
  • Clustering
  • Representation Learning
  • Graph Mining
  • Anomaly Detection 
• Sie besitzen didaktische Kompetenzen und Erfahrung mit E-Learning. 
• Sie verfügen über exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens C1). (Kommunikationssprache im Team ist Englisch!)

Wünschenswerte Qualifikationen:

• Sie verfügen über Publikationen in den führenden Publikationsorganen des Forschungsbereichs, z.B. ICCV, KDD, ICDM, WWW
• Sie sind eine Teamplayer*in mit hoher sozialer und kommunikativer Kompetenz.
• Sie arbeiten selbstständig und verlässlich.
• Sie haben Kenntnisse der universitären Prozesse und Strukturen. 
• Sie besitzen Auslandserfahrung
• Sie besitzen Lehrerfahrung

Was wir bieten:

Work-Life-Balance: Sie haben flexible Arbeitszeiten und können auch teilweise remote arbeiten.

Inspirierendes Arbeitsklima: Sie sind Teil eines internationalen Teams mit hervorragender Forschungsinfrastruktur in einer lockeren Arbeitsumgebung.

Gute öffentliche Anbindung: Ihr neuer Arbeitsplatz ist mit öffentlichen Verkehrsmitteln bequem erreichbar.

Interne Weiterbildung und Coaching: Wir bieten Ihnen laufend die Möglichkeit, Ihre Kompetenzen zu erweitern und zu vertiefen. Wählen Sie  aus einem kostenfreien Angebot von über 600 Workshops pro Jahr.

Faires Gehalt: Das Grundgehalt von EUR 3.776,10 (auf Basis Vollzeit) erhöht sich, wenn wir Berufserfahrungen anrechnen können.

Gleiche Chancen für alle: Wir freuen uns über jede zusätzliche Persönlichkeit im Team!

So einfach bewerben Sie sich:

• Lebenslauf
• Motivationsschreiben mit Ideen für ein mögliches Promotionsvorhaben
• Zusammenfassung der Masterarbeit
• Abschlusszeugnisse und Bescheinigungen mit Noten von Bachelor- und Masterstudiengängen
• Publikationsliste, Nachweis der Lehrerfahrung (falls vorhanden)

Bei inhaltlichen Fragen kontaktieren Sie bitte:

Claudia Plant  

claudia.plant@univie.ac.at

Wir freuen uns über neue Persönlichkeiten in unserem Team! 
Die Universität Wien betreibt eine antidiskriminatorische Anstellungspolitik und legt Wert auf Chancengleichheit, Frauenförderung und Diversität. Wir streben eine Erhöhung des Frauenanteils beim wissenschaftlichen und allgemeinen Universitätspersonal insbesondere in Leitungsfunktionen an und fordern daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig aufgenommen. 

Universität Wien. Raum für Persönlichkeiten. Seit 1365.

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Bewerbungsfrist: 25.04.2026 

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