\\n \\n Die Verbindung von Lehre, Forschung und Praxis ist unsere Leidenschaft. Unsere Hochschule f\\xc3\\xbcr Wirtschaft pflegt und nutzt die bereichernde Vielfalt der Mitarbeitenden. Es ist unsere Ambition, in einer vernetzten und dynamischen Welt Tag f\\xc3\\xbcr Tag zu lernen, um innovative und verantwortungsbewusste F\\xc3\\xbchrungskr\\xc3\\xa4fte von morgen auszubilden. Dabei leben wir eine wertsch\\xc3\\xa4tzende, praxisnahe und international gepr\\xc3\\xa4gte Kultur. | Als Doktorand*in arbeiten Sie im Rahmen eines vom Schweizer Nationalfonds (SNF) gef\\xc3\\xb6rderten 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 vielf\\xc3\\xa4ltig 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 fortSie beteiligen sich massgeblich an der konzeptionellen Entwicklung der neuen Methoden und sind federf\\xc3\\xbchrend beim Durchf\\xc3\\xbchren simulationsbasierter Experimente, welche die neuen Methoden testen und validierenF\\xc3\\xbcr die Entwicklung der neuen Methoden erarbeiten Sie sich ein gutes Verst\\xc3\\xa4ndnis der folgenden Techniken: Graph Neural Networks, Monte-Carlo Simulationen, Gaussian Processes und Bayesian Optimization sowie Privacy-Preserving AlgorithmsSie programmieren Open-Source Software, welche die entwickelten Methoden implementiertZudem schreiben Sie Forschungspublikationen in englischer Sprache und \\xc3\\xbcberarbeiten diese gem\\xc3\\xa4ss dem Feedback des Projektteams. Sie pr\\xc3\\xa4sentieren die Resultate Ihrer Forschung auf massgeblichen (inter-)nationalen KonferenzenDie Verg\\xc3\\xbctung erfolgt gem\\xc3\\xa4ss den \\xc3\\xbcblichen SNF-Doktorandengeh\\xc3\\xa4ltern. Die Stelle ist auf vier Jahre befristet. |Sie sind motiviert, 4 Jahre zu investieren, um sich pers\\xc3\\xb6nlich und fachlich aussergew\\xc3\\xb6hnlich weiterzuentwickelnSp\\xc3\\xa4testens im Fr\\xc3\\xbchjahr 2025 erlangen Sie einen Masterabschluss einer Universit\\xc3\\xa4t in Computer Science, Statistik, Angewandte Mathematik, Physik oder \\xc3\\x84hnlichesSie k\\xc3\\xb6nnen sich f\\xc3\\xbcr statistische Methoden begeistern, erfreuen sich aber auch am Programmieren\\xc3\\x9cber gute Programmierkenntnisse in Python und/oder R verf\\xc3\\xbcgen Sie bereitsSie besitzen solide Deutsch- und Englischkenntnisse - idealerweise haben Sie bereits erste Erfahrungen mit dem Verfassen akademischer Texte auf EnglischSie arbeiten zuverl\\xc3\\xa4ssig und strukturiert und sind gewillt sich aktiv in ein Forschungsteam einzubringen- Computer Science - Informatique - Informatik - Mathematics - Math\\xc3\\xa9matiques - Mathematik - Reference: jobs.myscience.ch/id66318\\n \\n \\n \\n \\n \\n

\\n \\n myScience\\n \\n

\\n