Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d)

Bereich von Data Science & Machine Learning mit Schwerpunkt auf den Bereich Process Mining

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Natasa Marcanova

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Informatik 9 - Process and Data Science

Unser Profil

Als Teil des Netzwerks für Nationales Hochleistungsrechnen (NHR) https://www.nhr4ces.de/ bündeln die RWTH Aachen und die TU Darmstadt ihre Stärken bei Anwendungen, Formalisierung und Methoden des Hochleistungsrechnens (HPC) sowie bei der effizienten Bereitstellung und Nutzung von HPC-Hardware.
Als gemeinsames NHR Center for Computational Engineering Sciences (NHR4CES) bieten die beiden Standorte gezielte Unterstützung für ingenieurwissenschaftliche Anwendungen, insbesondere im Hinblick auf komplexe Simulationen, Energieumwandlung, Materialbeschaffenheit und angewandte Physik, Chemie und Life Sciences.
In diesem Zusammenhang spielen Data Science und Machine Learning eine zentrale Rolle.
Insgesamt wird es vier Positionen geben, eine davon mit dem Schwerpunkt auf den Bereich des Process Mining (einschließlich in Process Discovery, Conformance Checking, Performance Analysis, Predictive Analytics, Operational Support und Process Improvement).

Ihr Profil

Sie haben einen Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in einem technikorientierten Bereich (Informatik, Software Engineering, Data Science). Sie verfügen über fundierte Erfahrung im Software-Engineering und haben Freude an der Erstellung anspruchsvoller Software-Systeme.
Sie haben ein echtes Interesse (oder Erfahrung) in Data Science und Machine Learning, insbesondere Process Mining und sind bereit, dies im Rahmen des Bewerbungsgespräches nachzuweisen.
Sie haben einen sehr guten Studienabschluss und können dies anhand Ihrer Zeugnisse und Referenzen nachweisen.
Sie verfügen über ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und sind bestrebt, ihre Ideen in Software und diese in anwendbare Prototypen umzusetzen.
Sie verfügen über ausgezeichnete kommunikative Fähigkeiten (auch in Englisch). Sie sind dienstleistungsorientiert und in der Lage mit verschiedenen Partnern und Projektbeteiligten professionell zu kommunizieren.

Ihre Aufgaben

Die Cross-Sectional Group - CSG in den Bereichen Data Science and Machine Learning ist eine Arbeitsgruppe, gefördert in dem Projekt NHR4CES und unterstützt speziell, die dort definierten Anwendungsbereiche durch das Einbringen von methodischem Fachwissen in die Softwareentwicklung, die Auswahl geeigneter Tools und damit das Vorantreiben der Simulation innerhalb von NHR4CES. Das CSG Data Science & Machine Learning wird von den Professoren Wil van der Aalst (RWTH), Kristian Kersting (TU Darmstadt), und Bastian Leibe (RWTH) geleitet.
Von den vier ausgeschriebenen Stellen wird sich diese Position auf das Zusammenspiel von High-Performance-Computing, maschinellem Lernen und Prozesswissenschaft konzentrieren.
Die Arbeit für diese Position wird hauptsächlich innerhalb der Process and Data Science (PADS)-Gruppe an der RWTH Aachen University (unter der Leitung von Prof. van der Aalst) durchgeführt werden, während sie gleichzeitig in das größere Netzwerk von NHR4CES eingebettet ist.

Der Aufgabenbereich von PADS umfasst alle Themen, bei denen bestimmte Prozesse datengesteuert analysiert, überarbeitet und/oder unterstützt werden (www.pads.rwth-aachen.de).
Die Prozessorientierung wird mit einer Reihe von Data Science-Techniken verbunden (Machine Learning, Data Mining, Visualization, AI, and Big Data Infrastructures). Der Schwerpunkt liegt auf Process Mining (inklusive von Process Discovery, Conformance Checking, Performance Analysis, Predictive Analytics, Operational Support und Prozessverbesserung). Dies wird mit ähnlichen Disziplinen kombiniert wie z. B. Operations Research, Algorithms, Discrete Event Simulation, Business Process Management und Workflow Automation.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet für 1 Jahr . Eine Verlängerung um mindestens 2 Jahre ist vorgesehen, um insgesamt 3 Jahre ist möglich.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Ebenso besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und es wird ein Jobticket angeboten.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung

Bewerbung
Nummer : 33922
Frist : 30.09.2021
Postalisch : RWTH Aachen University
Informatik 9 - Process and Data Science
Ahornstraße 55
52074 Aachen
E-Mail :
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