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Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in)

Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in)
Stellenausschreibung:

Stelle offen

Links:
Kontaktperson:

Thomas Setzer 

Data Analytics, Prognose, Prädiktive Modelle:
Data Analytics im Financial Controlling

Im Rahmen der Professur Corporate Services and Systems (CSS) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) ist ab 1. Juni 2017, gegebenenfalls früher, eine Stelle für eine/n

wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (TV-­L E 13, 100% voll-­finanziert)

zu besetzen. Der Fokus der Tätigkeiten im weitergeführten Forschungsprojekt liegt in erster Linie auf der

Analyse und Prognose betrieblicher Kennzahlen

Im Rahmen der Stelle sollen in Zusammenarbeit mit einem großen DAX-­‐Unternehmen fortschrittliche Verfahren der Datenprojektion und Zeitreihenanalyse für ein Forecast-­‐ System entwickelt werden, um Zusammenhänge in großen Mengen an betrieblichen Kennzahlen bzgl. Kosten-­‐, Produktions-­‐, und Absatzentwicklungen zu erkennen. Damit sollen großen Mengen an Daten (Smart Data) einsetzbar gemacht werden, um zukünftige Entwicklung robuster vorherzusagen.

Die Forschungsgruppe CSS beschäftigt sich mit der Reduktion und dem Erkennen von Mustern und Entwicklungen in großen Datenmengen sowie mit fortgeschrittenen mathematischen Modellen für betriebliche Planungs-­‐ und Entscheidungsprobleme.

Eine enge Verbindung zwischen Forschung und Praxis ist durch die Einbindung des Projekts am Forschungszentrum für Informatik (FZI), sowie durch die enge Kooperation mit einem Großunternehmen gegeben. Daneben ist unser Team in ein exzellentes internationales wissenschaftliches Netzwerk eingebunden. Eine Mitarbeit am Lehrbetrieb ist möglich und erwünscht und es besteht die Möglichkeit zur Promotion am KIT im Rahmen der Tätigkeit.

Einstellungsvoraussetzung ist ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Informationswirtschaft, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik oder verwandter Studiengänge. Erwartet werden Interessen und Kenntnisse in einigen der Themenfelder Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Zeitreihen-­‐ und Prognoseverfahren, Operations Research, oder Data Management.

Das KIT strebt eine Erhöhung des Frauenanteils in Lehre und Forschung an und fordert daher insbes. Frauen zu einer Bewerbung auf. Schwerbehinderte Bewerber(innen) werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung in elektronischer Form (PDF) bis zum 20. Februar 2017 an Prof. Dr. Thomas Setzer.

Weitere Informationen zur Forschungsgruppe finden Sie unter http://css.iism.kit.edu.

Karlsruhe Institute of Technology — Institut für Informationswirtschaft und Marketing — Prof. Dr. Thomas Setzer — Fritz-­Erler-­Straße 23, D–76133 Karlsruhe