Auf einen Blick
- Aufgaben: Bearbeite spannende Forschungsprojekte in Data Science und unterstütze innovative Kundenprojekte.
- Unternehmen: FHNW - eine dynamische Hochschule mit Fokus auf Lehre, Forschung und Praxis.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Mentoring-Programme und ein breites Hochschulsportangebot.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und ein wertschätzendes Arbeitsklima warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und entwickle deine Fähigkeiten in einem internationalen Umfeld.
- Qualifikationen: Masterabschluss in relevanten Fächern und gute Programmierkenntnisse in Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 55000 CHF pro Jahr.
Department Hochschule für Wirtschaft FHNW pflegt und nutzt die bereichernde Vielfalt in Lehre, Forschung und Praxis.
Ihre Aufgaben:
- In dieser vielseitigen Funktion arbeiten Sie am Institute for Competitiveness and Communication der FHNW im Kompetenzcenter Social Network Analysis.
- Sie sind stark in die Bearbeitung von primär quantitativen Forschungs- und Dienstleistungsprojekten involviert.
- Bearbeitung quantitativer Forschungs- und Dienstleistungsprojekte, dazu gehören Literaturrecherche, Datenauswertung, statistische Modellierung, das Training von ML-Modellen und Softwareentwicklung.
- Administrative und organisatorische Unterstützung der Projektleitenden.
- Mitwirkung in Kundenprojekten und Unterstützung im Tagesgeschäft.
- Unterstützung in der Lehre, insbesondere die Betreuung studentischer Arbeiten und Unterstützung des Wissenstransfers zwischen Lehre und Praxis.
Die Stelle ist zunächst auf 3 Jahre befristet.
Sie sind eine kundenorientierte, hochmotivierte und zuverlässige Person. Zudem bringen Sie Folgendes mit:
- Masterabschluss in Computer Science, Statistik, Angewandter Mathematik, Physik oder einem ähnlichen Fach.
- Sehr gute Kenntnisse in verschiedenster quantitativer Methoden. Idealerweise sind Sie bereits vertraut mit Gaussian Processes und Bayesian Optimization.
- Gute Programmierkenntnisse in Python und/oder R.
- Mehrjährige Berufserfahrung ab Bachelorabschluss.
- Sehr gute schriftliche und mündliche Sprachkompetenz in Deutsch und Englisch.
Die Verbindung von Lehre, Forschung und Praxis ist unsere Leidenschaft. Unsere Hochschule für Wirtschaft FHNW pflegt und nutzt die bereichernde Vielfalt der Mitarbeitenden. Es ist unsere Ambition, in einer vernetzten und dynamischen Welt Tag für Tag zu lernen, um innovative und verantwortungsbewusste Führungskräfte von morgen auszubilden. Dabei leben wir eine wertschätzende, praxisnahe und international geprägte Kultur.
- Breites Hochschulsportangebot
- Kulturprogramm mit Vorträgen, Konzerten, Theater und Filmen
- Gelebte Praxis der Lohngleichheit von Frau und Mann
- Gezielte Förderung von Promotionsvorhaben
- Jahresarbeitszeit (42 Stunden/Woche) mit Option auf Teilzeit und Homeoffice
- Mentoring-Programm zur Laufbahnentwicklung und Doktoratsförderung
Termin: Stellenbeginn per 2027 1 1 oder nach Vereinbarung.
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Data Science Arbeitgeber: Opportunita
Opportunita bietet eine dynamische Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Die Mitarbeiter haben die Möglichkeit, an spannenden Forschungsprojekten zu arbeiten, die sich auf nachhaltige Materialien und Technologien konzentrieren. Zudem fördert das Unternehmen die berufliche Weiterentwicklung durch kontinuierliche Weiterbildung und enge Zusammenarbeit mit Industriepartnern.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Data Science erhalten könntest
✨Daten-Science Meetups zeige d'Zukunft!
Besuch lokale Daten-Science Meetups oder Konferenzen. Die sind super, um Kontakte zu knüpfen und sich mit Profis aus der Branche auszutauschen. Wer weiss, vielleicht findet sich da sogar eine Möglichkeit für ei pflichte befristete Stelle bei Opportunita.
✨Mach mit an Open-Source-Projekten!
Werd aktiv in Open-Source-Projekten oder Daten-Science-Communities. Das zeigt, dass du nicht nur Theorie beherrschst, sondern auch praktisch umsetzen kannst, was du gelernt hast. Diese Sichtbarkeit könnte dich bei Opportunita ins Gespräch bringen.
✨Direkt bei Opportunita eine Anfrage stellen!
Zögere nicht, direkt bei Opportunita nach einer befristeten Stelle zu fragen! Manchmal haben sie nicht-publicierte Stellen oder denken an dich, wenn sie über ihre Bedürfnisse nachdenken. Ein persönlicher Ansatz kann grosse Unterschiede machen.
✨Nutze deine Uni-Ressourcen!
Falls du noch an der Uni bist, schau dir die Karriere-Dienste an. Viele Unternehmen kommen gezielt auf Hochschulen zu, um talentierte Leute für befristete Stellen im Datenbereich zu finden. Sei aktiv und schau, was für Möglichkeiten es gibt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Data Science mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Dä richtige Lebenslauf für Data Science:Für e befristete Stelle im Data Science-Bereich isch es wichtig, dass dini Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Programmierung klar zur Geltung kumme. Vergiss nöd, dini Projekte oder Analysen, wo du gemacht hesch, im CV zu erwähne. Si die Skills relevant für d'Position, wird es das Bewerbungsprozess vereinfache.
Täusch dini Motivation im Bewerbungsschreiben:Weil es e befristete Stell isch, sollten wir das Fokus auf dini Lernbereitschaft und dein Interesse an Data Science lege. Erzähl, was du durch die Tätigkeit erhoffe und wieso du glaubsch, dass Opportunita der richtige Ort für dis Wachstum isch. Das zeig, dass du passioniert bisch!
Zeige dini technischen Skills:D’Data Science-Welt isch dynamisch, drum isch es wichtig, dass du dini technischen Fähigkeiten und Tools, die du beherrschsch (wie z.B. Python, R, SQL), klar nennsch. Vielleicht hesch du au Projekte uf GitHub? Linke sie im CV, das gibt e gute Vorstellung über dini praktischen Fähigkeite.
Fallstudien oder Projekterfahrig erwähne:Wenn du vorhin an relevanten Projekten oder Fallstudien gearbeitet hesch, pack das unbedingt i d'Bewerbung. Erzähl, wie du daten analysiert hesch oder welche Probleme du gelöst hesch. So chömer viel besser einschätze, wie du dein Wissen im praktischen Umfäld umsetze chasch!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Opportunita vorbereitet
✨Versteh di vieler Daten-Tools
Im Data-Science-Bereich isch es wichtig, dass mir uns mit Tools wie Python, R oder SQL uskenne. Mach dich bereit, technische Fragen z'beantworten oder sogar kleine Code-Challenges z'losä. Das zeigt, dass du das Handwerk beherrscht!
✨Projiziert e Portfolio mit Projekten
Wenn du e befristete Stelle suchsch, macht e Portfolio mit Projekten im Data Science Sinn. Zeig, was du gmacht hesch, und wie du Problemlösige mit Daten angepackt hesch. Das gibt de Personaler e konkrets Bild von dinere Fähigkeit.
✨Wisse, was die Branche bewegt
Halt dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Data-Science-Bereich informiert. Besondere Themen wie Machine Learning oder KI chönd während em Interview ufko, und du solltest no Idee ha, wo de Markt hingeht.
✨Motivation und Lernbereitschaft
Da de Job befristet isch, wird oft nach der Motivation und der Bereitschaft, schnell z'lerne, gefragt. Mach klar, wie du dich in neue Technologien oder Methoden einarbeite chasch. Das zeigt, dass du d'Kurve schnäll packsch!
