Vollzeit
Sattledt
16.07.2026
Sattledt
Aufgaben, die mich erwarten
- aktives Mitwirken bei der Entwicklung und Optimierung unserer Warenbedarfsplanung
- Unterstützen bei quantitativen sowie qualitativen Analysen unserer Produkte und Warengruppen
- Ermitteln, Validieren und Optimieren von Prognoseparametern unter Berücksichtigung der Bedarfseinflussfaktoren
- selbstständiges Ausarbeiten und Simulieren von Szenarien zur Verbesserung unserer Beschaffungsstrategie
- enges Zusammenarbeiten und kontinuierliches Abstimmen von Ergebnissen mit internen Abteilungen
|
Staff Scientist - Embedded AI (all genders)
- Developing AI/ML models to analyze data and solve real-world problems, such as in computer vision or signal processing.
- Designing experiments to rigorously compare your methods with relevant baselines.
- Acquiring, managing, and executing research projects with industrial and academic partners, in close collaboration with team members.
- Publishing results in peer-reviewed international conferences and scientific journals.
|
Interdisciplinary Scientist – Transformative Policies & Sustainable Innovation (all genders)
- Conducting research on policy-enabled innovation in the context of sustainable electronics, clean-tech, and technological sovereignty.
- Evaluating and synthesizing policy instruments, and regulatory impact assessments for environmental and geostrategic policy instruments.
- Bring structure and translate complex technical and policy-related topics into clear messages for diverse audiences, including researchers, business leaders, and policymakers.
- Leading and coordinating cross-company projects, ensuring effective communication and alignment among diverse partners.
- Designing and facilitating workshops that promote innovation, stakeholder collaboration, and knowledge exchange.
- Publishing scientific research and contributing to conferences related to policy-enabled innovation in areas such as sustainable electronics and clean-tech.
- Building and maintaining stakeholder relationships across sectors, including academia, industry, and government.
- Supporting customer acquisition and providing consulting services tailored to innovation and sustainability challenges.
- Preparing and managing research funding proposals and contributing to project acquisition.
|
Vollzeit | Teilzeit | befristet
Organisationseinheit:
- Planung und Umsetzung eines Dissertations- bzw. Forschungsprojektes zu dezentralen Organisationsformen und/oder offenen Strategieprozessen
- Aufbau des eigenen Forscher*innenprofils durch Publikationstätigkeit, aktive Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen, Weiterbildung durch Workshops (z. B. zu Didaktik oder Forschungsmethoden) etc.
- Selbstständige Lehrtätigkeit in deutscher und/oder englischer Sprache
- Mitbetreuung wissenschaftlicher Arbeiten (Bachelor- und Masterarbeiten)
- Unterstützung bei Administrations- und Managementaufgaben des Instituts
|
Organisationseinheit:
- Selbstständige Forschungsarbeit und aktive Mitarbeit in kooperativen Forschungsprojekten des Instituts, v.a. in der Entwicklung, Evaluierung und Anwendung von Machine-Learning-Methoden (v.a. Deep Learning)
- Publikation von wissenschaftlichen Ergebnissen in anerkannten internationalen Journalen und bei Konferenzen
- Ko-Betreuung von Studierenden in Seminaren, bei Projektpraktika und Bachelor- und Masterarbeiten
- Abhaltung von und Mithilfe bei Lehrveranstaltungen des Instituts
|
Organisationseinheit:
- Selbständige Durchführung von Forschungsprojekten sowie Mitarbeit im Team
- Abschluss eines Doktorats-/PhD-Studiums der technischen Wissenschaften
- Betreuung und wissenschaftliche Beratung von Bachelor- und Masterarbeiten
- Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse in Publikationen bei internationalen Fachkonferenzen und in wissenschaftlichen Fachzeitschriften
- Mitwirkung bei administrativen und organisatorischen Aufgaben der gastgebenden Institute
- Teilnahme an Aktivitäten zur Öffentlichkeitsarbeit der JKU-Fakultät
|
Organisationseinheit:
- Mitarbeit in nationalen und internationalen Forschungs- und Industrieprojekten im Bereich der Digitalisierung kunststofftechnischer Prozesse
- Entwicklung, Aufbau und Inbetriebnahme innovativer Mess-, Sensor- und Datenerfassungssysteme für industrielle Anwendungen in der Kunststofftechnik
- Weiterentwicklung von inline-fähiger Prozessmesstechnik zur Echtzeitüberwachung und Qualitätsbewertung von Kunststoffverarbeitungsprozessen
- Entwicklung datengetriebener Modelle sowie Anwendung von Methoden des Machine Learnings und der Künstlichen Intelligenz zur Prozessanalyse, Prozessüberwachung und Prozessoptimierung
- Durchführung und Auswertung von Versuchen an modernen Forschungs- und Pilotanlagen sowie Analyse umfangreicher Prozessdaten
- Entwicklung digitaler Werkzeuge, Soft Sensoren und Assistenzsysteme für die intelligente Prozessführung
- Durchführung numerischer Simulationen (z. B. CFD) zur Untersuchung und Optimierung von Verarbeitungsprozessen
- Enge Zusammenarbeit mit Industrie- und Forschungspartnern bei der Umsetzung innovativer Lösungen für die Kunststofftechnik
- Präsentation und Veröffentlichung von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen und in wissenschaftlichen Fachzeitschriften
- Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten sowie Mitwirkung in der Lehre
- Aktive Mitgestaltung und Weiterentwicklung der experimentellen und digitalen Forschungsinfrastruktur des Instituts
|
Organisationseinheit:
- Administration der Server/HPC-Infrastruktur nach den Vorgaben der Arbeitsgruppenleitungen und des Vorstandes des KFI MAI, das sind u. a.
- Störungsbehebung, User-Support im laufenden Betrieb
- Planung von Anschaffungen für Hardware und Software, Storage und Backups
- Schulungen und Anleitung für nicht-Techniker*innen
- Vernetzung bestehender Server/HPC-Infrastruktur, Schaffung von Interfaces
|
Organisationseinheit:
- Mitgestaltung eines neu entstehenden neurologischen Datenhubs zur Verknüpfung von Daten gesammelt im Rahmen der routine Krankenversorgung (klinische Daten, Bildgebung und multimodalem Neuromonitoring)
- Entwicklung automatisierter Datenpipelines für integrierte klinische, Monitoring- und Bildgebungsdaten
- Mitarbeit an innovativen Forschungsprojekten im Bereich künstliche Intelligenz, digitale Medizin und Neurointensivmedizin
- Umsetzung von Konzepten für Datenqualität, Anonymisierung, Auffindbarkeit und Datenaustausch
- Dokumentation und Standardisierung von Software-, Geräte- und Datenintegrationsprozessen zur Schaffung einer nachhaltigen und übertragbaren Infrastruktur
- Aufbau und Weiterentwicklung von Forschungsdatenbanken für neurologische und neurointensivmedizinische Projekte
- Evaluation, Testung und Weiterentwicklung von Softwarelösungen für multimodales Neuromonitoring (z. B. PERSYST, Moberg Analytics)
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Dashboards zur Echtzeitvisualisierung multimodaler Monitoringdaten am Patientenbett zur Unterstützung klinischer Entscheidungsprozesse
- Aufbau eines eigenständigen Forschungsprofils im Bereich Datenwissenschaften
- Eigenverantwortliche Betreuung von Forschungsprojekten im Team, einschließlich Planung, methodischer Umsetzung, Dokumentation, Analyse und Interpretation wissenschaftlicher Fragestellungen
- Erschließung neuer interdisziplinärer Forschungsfelder in Kollaborationsprojekten mit nationalen und internationalen Partner*innen
- Zusammenstellung, Analyse, Interpretation und Publikation wissenschaftlicher Daten in internationalen Fachzeitschriften sowie Präsentation der Ergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen
- Einwerbung von Drittmitteln sowie Entwicklung und Leitung eigenständiger Forschungsprojekte
- Pflege und Ausbau wissenschaftlicher Netzwerke innerhalb und außerhalb der Johannes Kepler Universität
- Ansprechperson für Studierende im Bereich Datenwissenschaften
- Betreuung von Bachelor-, Master- sowie Doktorats- und PhD-Student*innen
- Mitarbeit in der Lehre
|
Organisationseinheit:
- Design und Entwicklung von Schnittstellen zur Automatisierung des Datenaustauschs, Integration von wissenschaftlichen Modellen und Herstellung der Interoperabilität mit klinischen IT-Systemen
- Implementierung und Optimierung von End-to-End-Datenpipelines für das Einlesen, Verarbeiten und Transformieren großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten
- Optimierung der Datenspeicherung und -abfrage im Hinblick auf Leistung und Skalierbarkeit
- Aufbau einer MLOps-Infrastruktur für Deployment, Monitoring und Versionierung von Machine-Learning-Modellen
- Beratung und Unterstützung von Forschungsprojekten aus Data-Engineering-Perspektive, einschließlich der Datenverarbeitung in statistischen und Machine-Learning-Ansätzen, der Vorverarbeitung von medizinischen Datenmodalitäten und effektiver Merkmalsextraktion in großen Datensätzen
- Bewährte Verfahren der Softwareentwicklung vermitteln und deren Umsetzung begleiten; Mitarbeit in der Lehre
- Technische Beratung und Weiterentwicklung der Teammitglieder
|
Vollzeit | Teilzeit
Lambach, Wien
10.07.2026
Lambach, Wien
Dein Fahrplan – die Aufgaben im Überblick:
- Architektur & Pipelines: Du konzipierst, baust und optimierst skalierbare Datenarchitekturen sowie ETL/ELT-Pipelines zur Datenintegration – sowohl für klassisches BI als auch für moderne AI-Use-Cases
- ERP & Reporting: Du passt Reports für unser ERP-System an, entwickelst diese kontinuierlich weiter und sorgst für eine hohe Performance und Stabilität.
- Schnittstellen-Management: Du integrierst Daten aus verschiedenen Quellsystemen (z.B. IBM DB2), verbindest unsere Kernsysteme (wie das ERP-System, Telematik- und Logistikplattformen) nahtlos mit unserem Data Warehouse.
- Performance & Stabilität: Du analysierst und behebst Fehler (Debugging), optimierst Datenbankabfragen sowie DWH-Backend-Prozesse (MSSQL/SSIS).
- Data Governance & Security: Du implementierst Standards für Datenqualität, Berechtigungskonzepte und Datensicherheit innerhalb der Plattform.
- Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit unseren Power BI Spezialisten und Fachbereichen zusammen, unterstützt Kolleg:innen bei AI-Infrastrukturfragen und baust unser internes AI-Plattform-Know-how nachhaltig aus, um die Datenbasis für die Logistik von morgen zu schaffen.
|
