Diese Tenure-Track-Stelle soll selbständig im Fach Physikalische Chemie im Bereich Advanced Sustainable Materials for Energy Storage Forschung und Lehre betreiben. Die Forschungsschwerpunkte sollen in Batterieforschung, Elektrochemie und Materialforschung liegen
1
Prüfen und Justieren physikalischer Messgeräte - Vorbereiten und Ausführen von Versuchen, Probeentnahmen - Arbeiten mit chemischen Stoffen - Aneignung von Kenntnissen über Werks- und Hilfsstoffe, physikalisches Fachrechnen, Mechanik bzw. die wichtigsten Begriffe der Chemie
2
Selbständige Forschungsarbeit im Bereich früher Sternentwicklung. Rechnen theoretischer Modelle früher Sternentwicklung mit Akkretion und Verbesserung von existierenden Methoden. Qualifizierte Mitarbeit an internationalen Forschungsarbeiten in der Arbeitsgruppe
3
Entwicklung und Implementierung von Softwarelösungen für Sensordatenverarbeitung und -analyse - Integration von Sensoren in bestehende und neue Systeme - Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Interpretation von Sensordaten
4
Entwicklung und Implementierung von Softwarelösungen für Sensordatenverarbeitung und -analyse - Integration von Sensoren in bestehende und neue Systeme - Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Interpretation von Sensordaten
5
Konzeption, Entwicklung und Systemintegration von Demonstratoren zu generativer KI (Vision-Language Models, Reasoning Models, Chatbots, Knowledge Graphs, Retrieval Augmented Generation, KI-Agenten mit Langgraph etc.) in innovativen Projekten im Kontext der …
6
abgeschlossenes einschlägiges PhD- bzw. Doktoratsstudium (vorzugsweise Physik/Mathematik/Informatik/Maschinelles Lernen/Data Science oder fachverwandte Disziplin) - Qualifikation in Lehre und Forschung (mindestens eine ErstautorInnenschaft)
7
abgeschlossenes einschlägiges Master-/Magister-/Diplom-Studium (vorzugsweise Physik/Mathematik/Informatik/Maschinelles Lernen/Data Science/Biomedizinische Technik oder fachverwandte Disziplin) - Bereitschaft zur Mitwirkung in Forschung und Lehre
8
abgeschlossenes einschlägiges PhD- bzw. Doktoratsstudium (vorzugsweise Physik/Mathematik/Informatik/Maschinelles Lernen/Data Science oder fachverwandte Disziplin) - Qualifikation in Lehre und Forschung (mindestens eine ErstautorInnenschaft)
9
Innsbruck – 32 bis 38,5 Wochenstunden – ab sofort - zurück zur Übersicht - #yourmission - Im Austausch mit Entwicklung, Kund*innen und Expert*innen arbeitest du am Design unserer hochwertigen Softwarelösungen … Technische Ausbildung (HTL, Lehre oder Studium) im Bereich Informatik, Physik, Mathematik oder vergleichbar
10