Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in) am Lehrstuhl für Data Analytics
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in) am Lehrstuhl für Data Analytics
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in) am Lehrstuhl für Data Analytics
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in) am Lehrstuhl für Data Analytics
Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Erziehung, Bildung, Wissenschaft
Kaiserslautern
- Art der Anstellung: Teilzeit
- 50.000 € – 60.500 € (von XING geschätzt)
- Vor Ort
- Aktiv auf der Suche
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in) am Lehrstuhl für Data Analytics
Über diesen Job
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand/in) am Lehrstuhl für Data Analytics
Befristung:
befristet für 3 Jahre
Beginn:
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Standort:
Kaiserslautern
Umfang:
Teilzeit (75 %)
Vergütung:
Entgeltgruppe 13 TV-L
Fachbereich:
Wirtschaftswissenschaften
Die Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) ist mit rund 17.000 Studierenden, mehr als 300 Professuren und rund 160 Studiengängen die Technische Universität des Landes Rheinland-Pfalz. Als Ort internationaler Spitzenforschung bietet sie exzellente Arbeitsbedingungen und Karrierechancen. Wer an der RPTU lernt, forscht oder arbeitet, erlebt ein weltoffenes Umfeld und gestaltet die Zukunft.
Am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften - Lehrstuhl für Data Analytics (Univ.-Prof. Dr. habil. Rouven E. Haschka) - ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in mit Möglichkeit zur Promotion zu besetzen (Doktorand). Im Rahmen des von der DFG geförderten Forschungsprojekts "Nonparametric Bayesian inference for copula-based endogeneity corrections" entwickeln wir neue Verfahren zur Korrektur von Endogenitätsproblemen in Regressionsmodellen. Ziel ist es, Methoden der nichtparametrisch Bayesianischen Inferenz mit copulabasierten Endogenitätskorrekturen zu verbinden, um die Verteilungsannahmen bestehender Verfahren zu überwinden. Damit leisten wir einen Beitrag zur Kausalanalyse in empirischen Anwendungen. Neben der methodischen Weiterentwicklung werden praxisorientierte Softwarelösungen implementiert.
Ihr Aufgabengebiet:
- Forschung zu copulabasierten Endogenitätskorrekturen unter Verwendung von nichtparametrisch Bayesianischer Inferenz
- Entwicklung neuer Modelle und Ausarbeiten von Modellidentifikation
- Durchführung von Simulationsstudien
- Implementierung von R-Packages für die neuentwickelten Methoden
- Die Tätigkeit soll dem Abfassen einer Promotionsschrift dienen
Unser Anforderungsprofil:
- Einschlägiges, erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master) in Statistik, Ökonometrie, oder Mathematik
- Fundierte Kenntnisse in Bayesianischer Statistik, nichtparametrischer Inferenz, und/oder Copulas von Vorteil
- Erfahrung mit statistischen Methoden und Simulationstechniken
- Sehr gute Programmierkenntnisse in R
- Interesse an Anwendungen in den Wirtschaftswissenschaften
- Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
