Search
PhD-Stelle (Doktorand:in) im Bereich KI & Data Analytics (m/w/d)

PhD-Stelle (Doktorand:in) im Bereich KI & Data Analytics (m/w/d)

locationLinz, Österreich
remoteHybrides Arbeiten
VeröffentlichtVeröffentlicht: 2.2.2026
Forschung / Entwicklung
ohne Berufserfahrung
51.000€ bis 60.000€ pro Jahr

Zur Verstärkung unseres Analytics-Teams suchen wir eine engagierte Persönlichkeit, die im Rahmen einer Dissertation (PhD) an praxisnahen KI-Themen forschen möchte.

Dein Forschungsschwerpunkt im industriellen Umfeld:
Im Forschungsbereich Analytics entwickelst du innovative KI-Lösungen für die Industrie. Ziel ist es, Produktionsprozesse bzw. Maschinen zu überwachen, uner-wünschte Systemzustände (Anomalien, Errors, etc.) frühzeitig zu erkennen und präventive, möglichst unaufdringliche Korrekturmaßnahmen zu ermöglichen.


Der Fokus liegt auf der Entwicklung algorithmischer Ansätze, um komplexe, hochdimensionale Datensätze in konkrete, umsetzbare Erkenntnisse zu überführen sowie Muster, Trends und Zusammenhänge sichtbar zu machen.


Zum Einsatz kommen unter anderem:
• Machine Learning und Deep Learning für Prognosemodelle und Anomalie Erkennung
• Statistische Analyseverfahren für robuste und nachvollziehbare Ergebnisse
• Erweiterte Visualisierungsmethoden zur Unterstützung menschlicher Entscheidungsprozesse (Human-in-the-Loop)


Ziel ist es, Rohdaten in nutzbares Wissen zu transformieren und so Effizienz, Zuverlässigkeit und Innovationsfähigkeit in industriellen Produktionssystemen nachhaltig zu verbessern.


Das PhD-Projekt entsteht in enger Zusammenarbeit mit erfahrenen Forscher:innen, Industriepartnern und einer universitären Betreuung.

Studienfach

  • Informatik / IT
  • Mathematik / Statistik
  • Mechatronik / Automatisierung

Art des Abschlusses

  • Master

Berufserfahrung

  • ohne Berufserfahrung

Gehaltsspanne

  • 51.000€ bis 60.000€ pro Jahr

Erforderliche Sprachkenntnisse

  • Deutsch
  • Englisch

Erforderliche Fähigkeiten

  • Solide Grundkenntnisse in Programmierung (z. B. Python)
  • Grundkenntnisse in Machine- und Deep Learning sowie Interesse an datengetriebener Forschung