Zukunft. Gemeinsam. Gestalten.
(Senior) Lecturer & Researcher Institut für Informatik
Schwerpunkt: Data Engineering
Teil- oder Vollzeit, 25h-40h | Campus 1 Wiener Neustadt
Die FH Wiener Neustadt steht für sinnstiftende Aufgaben, flache Hierarchien und interdisziplinäre Zusammenarbeit. Wir verbinden Tradition und Innovation und bieten unseren Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern Sicherheit und Stabilität sowie abwechslungsreiche Tätigkeiten in einem familienfreundlichen Umfeld. Das Institut für Informatik ist ein interdisziplinäres Kompetenzzentrum für Informations- und Kommunikationstechnologien. Seine Forschungs- und Entwicklungsfelder liegen an den Schnittstellen von Computing-Systemen, Wirtschafts- und Sozialinformatik und umfassen technische Fragestellungen ebenso wie Themen wie Gesundheit, digitale Transformation, Resilienz und Nachhaltigkeit. Wir suchen Personen, die die Arbeit mit Studierenden als Bereicherung sehen – in Teilzeit oder Vollzeit. Die Mitarbeit an Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie die Entwicklung eines eigenen Forschungsprofils werden am Institut gefördert.
Ihr Aufgabenbereich
- Konzeption und Durchführung von Lehrveranstaltungen sowie Prüfungstätigkeit im Bereich Data Science, Machine Learning und Data Engineering
- Betreuung von Projekt-, Bachelor- und Masterarbeiten
- Kontinuierliche Weiterentwicklung von Lehrinhalten und Lehrmethoden unter Einsatz moderner digitaler Werkzeuge
- Entwicklung eigener Forschungsschwerpunkte im Rahmen der strategischen Ausrichtung des Instituts, eigenständig oder z. B. in Verbindung mit Lehrprojekten, Abschlussarbeiten oder Kooperationen
- Publikation wissenschaftlicher Ergebnisse sowie Einwerbung und Durchführung von Drittmittelprojekten
- Aufbau und Pflege von Kooperationen mit wissenschaftlichen und industriellen Partnern
Wir erwarten von Ihnen
- Abgeschlossenes einschlägiges Diplom- oder Masterstudium im Bereich Mathematik, Informatik, Data Science oder verwandten Disziplinen, idealerweise mit Schwerpunkt Data Science oder Data Engineering
- Ein abgeschlossenes Doktorat oder ein konkretes Doktoratsvorhaben ist von Vorteil
- Fundierte Kenntnisse in mehreren der folgenden Bereiche:
- statistische Methoden sowie Machine Learning und Deep Learning
- diskriminative und generative Modellansätze
- Data Engineering, Datenarchitekturen, Datenbanksysteme oder verteilte Datenverarbeitungssysteme
- Data Mining, Analytik und Visualisierung
- Machine-Learning-Pipelines und -Workflows (Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining, Evaluation, Deployment, Monitoring)
- Erfahrung in der Hochschullehre oder Erwachsenenbildung von Vorteil (z. B. Lehrtätigkeit, Lehramtsstudium oder Trainerausbildung)
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse für Einsetzbarkeit in Lehre und Forschung
- Fähigkeit, komplexe Inhalte zielgruppengerecht zu vermitteln
- Empathischer und zugänglicher Umgang mit Studierenden sowie eine wertschätzende und kooperative Zusammenarbeit im Team
- Selbständige und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Organisationsfähigkeit und Zuverlässigkeit