Die Stelle erfordert wissenschaftlich fundierte Forschung bei gleichzeitig hoher Anwendungsorientierung und Interaktion mit der Unternehmenspraxis. * Entwicklung, Testing und empirische Bewertung von Entscheidungs- und Optimierungslogiken (z. B. Trainings-/Bewertungslogik, personalisierte Lernpfade, Ressourcenbedarf/Skalierung) sowie Mitarbeit an Dokumentation und Präsentation von Projektergebnissen (z. B. wissenschaftliche Konferenzen, Workshops, Webinare) * Abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulbildung (Master oder Diplom) in Informatik, Statistik, Machine Learning, Data Science, (Angewandte) Mathematik, Operations Research, oder verwandten Bereichen * Eigeninitiative und Bereitschaft zum eigenverantwortlichen wissenschaftlichen Arbeiten
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