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wiss. Hilfskraft (m/w/d) (9 h/Woche

Eckdaten

Hochschule
TU Dresden
Website
tu-dresden.de ↗
Standort
Dresden
Stellenart
SHK / WHK
Anstellungsart
Teilzeit
Befristung
Befristet
Bewerbungsfrist
25.09.2026
Fachgebiete
Data Science, Informatik, Verkehrswesen

An der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“, Institut für Wirtschaft und Verkehr, wird an der Professur für Big Data Analytics in Transportation zum 01.11.2026 für die Tätigkeit einer

wiss. Hilfskraft (m/w/d)

(9 h/Woche)

auf Grund der Finanzierung vorerst bis 31.03.2027 eine Akademikerin bzw. ein Akademiker gesucht. Die Beschäftigungsdauer richtet sich nach dem WissZeitVG sowie dem SächsHSG i. V. m. Richtlinien der TdL für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte vom 28.02.2024.

Die Professur für Big Data Analytics in Transportation der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ der TU Dresden befasst sich mit statistischen Methoden und maschinellen Lernverfahren zur Verarbeitung, Analyse und Modellierung komplexer, oftmals mehrdimensionaler Daten aus den Bereichen Mobilität, Verkehr und Wirtschaft.

Aufgaben: Du unterstützt uns als Tutorin bzw. Tutor in englischsprachigen Kursen zu Datenanalyse und Machine Learning.

Voraussetzungen

  • immatrikulierte Studentin bzw. immatrikulierter Student mit einem Hochschulabschluss (z.B. Bachelor) an einer deutschen Hochschule, beispielsweise (jedoch nicht ausschließlich) auf einem der Gebiete Verkehrswissenschaften, (Geo-) Informatik, Data Science, Mathematik oder Wirtschaftswissenschaften
  • praktische Erfahrungen in der datenanalytischen Programmiersprache R
  • selbstständiges und zuverlässiges Arbeiten

Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind besonders willkommen. Bei gleicher Eignung werden diese oder ihnen kraft SGB IX von Gesetzes wegen Gleichgestellte bevorzugt eingestellt.

Bewerbung: Ihre aussagekräftige Bewerbung senden Sie bitte mit den üblichen Unterlagen (insbesondere Anschreiben, Lebenslauf und Notenspiegel) bis zum 25.09.2026 (es gilt der Zeitstempel auf dem E-Mail-Server der TUD) bevorzugt über das SecureMail-Portal der TUD https://securemail.tu-dresden.de als ein PDF–Dokument ausschließlich per E-Mail an pascal.kerschke@tu-dresden.de. Vorstellungskosten werden nicht übernommen.

Die TUD ist Gründungspartnerin der Forschungsallianz DRESDEN-concept e.V.

Hinweis zum Datenschutz: Welche Rechte Sie haben und zu welchem Zweck Ihre Daten verarbeitet werden sowie weitere Informationen zum Datenschutz haben wir auf folgender Webseite für Sie zur Verfügung gestellt:
https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis

Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte www.verw.tu-dresden.de.

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