Lehre, Forschung und Praxis – wir verbinden
Ihre Aufgaben:
Als Doktorand*in arbeiten Sie im Rahmen eines vom Schweizer Nationalfonds (SNF) geförderten Projekts mit dem Titel «Epidemic source detection on contact networks – from theory to practice» an Ihrer Dissertation. Dabei entwickeln Sie in Zusammenarbeit mit einem Team von erfahrenen Forschenden in den Bereichen Statistik und Computer Science neue statistische Methoden zur Bestimmung des Ursprungs von Epidemien auf Kontaktnetzwerken. Ihre Aufgaben sind vielfältig und haben ein klares Forschungsprofil:
- Sie eignen sich den aktuellen Stand der Forschungsliteratur in diesem Gebiet an. Dazu lesen Sie alle relevanten Publikationen und bilden sich mittels Doktorandenseminaren und Summer/Winter Schools entsprechend fort
- Sie beteiligen sich massgeblich an der konzeptionellen Entwicklung der neuen Methoden und sind federführend beim Durchführen simulationsbasierter Experimente, welche die neuen Methoden testen und validieren
- Für die Entwicklung der neuen Methoden erarbeiten Sie sich ein gutes Verständnis der folgenden Techniken: Graph Neural Networks, Monte-Carlo Simulationen, Gaussian Processes und Bayesian Optimization sowie Privacy-Preserving Algorithms
- Sie programmieren Open-Source Software, welche die entwickelten Methoden implementiert
- Zudem schreiben Sie Forschungspublikationen in englischer Sprache und überarbeiten diese gemäss dem Feedback des Projektteams. Sie präsentieren die Resultate Ihrer Forschung auf massgeblichen (inter-)nationalen Konferenzen
Die Vergütung erfolgt gemäss den üblichen SNF-Doktorandengehältern. Die Stelle ist auf vier Jahre befristet.
Ihr Profil:
- Sie sind motiviert, 4 Jahre zu investieren, um sich persönlich und fachlich aussergewöhnlich weiterzuentwickeln
- Spätestens im Frühjahr 2025 erlangen Sie einen Masterabschluss einer Universität in Computer Science, Statistik, Angewandte Mathematik, Physik oder Ähnliches
- Sie können sich für statistische Methoden begeistern, erfreuen sich aber auch am Programmieren
- Über gute Programmierkenntnisse in Python und/oder R verfügen Sie bereits
- Sie besitzen solide Deutsch- und Englischkenntnisse – idealerweise haben Sie bereits erste Erfahrungen mit dem Verfassen akademischer Texte auf Englisch
- Sie arbeiten zuverlässig und strukturiert und sind gewillt sich aktiv in ein Forschungsteam einzubringen
Ihre Perspektiven:
Die Verbindung von Lehre, Forschung und Praxis ist unsere Leidenschaft. Unsere Hochschule für Wirtschaft 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.
Ihre Benefits:
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 2025 3 1 oder nach Vereinbarung, befristet bis 2029 2 28 .
Ihr Arbeitsort:
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Riggenbachstrasse 16
4600 Olten
Riggenbachstrasse 16
4600 Olten
Noch Fragen?
Zur Stelle:
Dr. Martin Sterchi, Dozent, Kontakt: martin.sterchi@fhnw.ch (bitte vorgängig via E-Mail anfragen für ein Telefongespräch)
Zum Bewerbungsprozess:
Barbara Waser, HR-Fachfrau, Kontakt: barbara.waser@fhnw.ch