Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) Institut für Mathematik und Informatik
Die im Jahre 1456 gegründete Universität Greifswald gehört zu den ältesten Universitäten im Ostseeraum. Über die Jahrhunderte hinweg hat sie ihren Ruf als Stätte international wirksamer Forschung und hochwertiger Lehre erworben, bewahrt und ausgebaut. Ihre Forschungsstärke bezieht die Universität vor allem aus der intensiven interdisziplinären Zusammenarbeit von fünf Fakultäten einschließlich der Universitätsmedizin und engen Kooperationen mit regionalen, nationalen und internationalen Forschungspartnerinnen und -partnern.
Am Institut für Mathematik und Informatik der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Greifswald ist vorbehaltlich haushaltsrechtlicher Regelungen eine Stelle zu besetzen.
Ihre Aufgaben:
- Beteiligung an den Lehr- und Forschungsaufgaben der Professur für Statistik und Data Science und des Instituts für Mathematik und Informatik, u. a. auch in den statistischen Servicelehrveranstaltungen innerhalb der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät. Forschungsthemen der Professur sind z. B. statistische Methoden in der Infektionsepidemiologie, Ökologie und Geowissenschaften, Bayesianische Statistik, Data Science für räumlich-zeitliche Analysen und statistische Vorhersagen
- Übernahme von Aufgaben in der akademischen Selbstverwaltung
- Qualifikationsziel: Abschluss Promotion durch Einarbeiten in ein Forschungsthema, Durchführung von statistischen Analysen und statistisch-methodischer Entwicklung, Fertigstellen wissenschaftlicher Publikationen
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom, äquivalent) im Bereich Mathematik, Physik, Statistik oder Data Science (bzw. ein vergleichbarer Abschluss mit Schwerpunkt Statistik/Data Science)
- Sehr gute Kenntnisse der deutschen Sprache (mind. C1)
- Erfahrung in der statistischen Prognose, insbesondere in der Modellierung mit linearen und generalisierten linearen (gemischten) Modellen (LM(M)s, GLM(M)s), Zeitreihenmodellen, rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Conformal Prediction
Weitere Kenntnisse und Fähigkeiten, die bei der Auswahlentscheidung maßgeblich berücksichtigt werden, sind:
- Erfahrungen in der Forschung und Lehre
- Gute Englischkenntnisse
- Erfahrung mit reproduzierbaren statistischen Workflows (Quarto, git, targets) und statistischen Analysen in R
Nähere Informationen zur Bewerbung finden Sie unter: