Auf einen Blick
- Aufgaben: Beteilige dich an der Erstellung internationaler Wirtschaftsprognosen und entwickle innovative Vorhersagemodelle.
- Unternehmen: ETH Zürich, führende Institution für angewandte Wirtschaftsforschung in der Schweiz.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung bei der beruflichen Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Vielfältige Sportmöglichkeiten und ein inklusives Arbeitsumfeld, das persönliche und berufliche Entwicklung fördert.
- Warum dieser Job: Verfolge eine hochwertige Promotion und arbeite in einem dynamischen, kollaborativen Forschungsumfeld.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Wirtschaft, Ökonometrie oder verwandten Bereichen und starke quantitative Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 CHF pro Jahr.
Wir suchen einen PhD-Studenten in Makroökonomischer Prognose und Datenwissenschaft. Die Position ist sofort verfügbar und sollte so schnell wie möglich besetzt werden. Das KOF Schweizerisches Wirtschaftsinstitut an der ETH Zürich ist das führende Institut für angewandte Wirtschaftsforschung in der Schweiz. Die Forschungsabteilung für makroökonomische Prognosen und Datenwissenschaft analysiert und prognostiziert die Schweizer und internationale Wirtschaft und erstellt die kurzfristigen und mittelfristigen makroökonomischen Ausblicke von KOF unter Verwendung makroökonometrischer Modelle, Indikatoren und Umfrageinformationen.
Die Abteilung kombiniert makroökonometrische Modellierung mit Methoden der Datenwissenschaft für Nowcasting, Konstruktion von Hochfrequenzindikatoren, maschinelles Lernen, Zeitreihenökonometrie und pflegt die Daten und Werkzeuge, die die regelmäßigen makroökonomischen Prognosen von KOF speisen.
Aufgaben:
- Teilnahme an der Vorbereitung des internationalen Wirtschaftsausblicks im Rahmen der vierteljährlichen Veröffentlichung der KOF-Wirtschaftsprognosen
- Verfassen einer hervorragenden Dissertation in angewandter Makroökonomie, Makroökonometrie oder wirtschaftlichem Nowcasting und Prognose
- Entwicklung, Implementierung und Evaluierung neuer Prognose- und Nowcasting-Modelle unter Verwendung ökonometrischer und maschineller Lernmethoden
- Analyse großangelegter makroökonomischer und hochfrequenter Datensätze zur Verbesserung der wirtschaftlichen Prognose
- Entwicklung und Pflege reproduzierbarer Codes, Datenpipelines und Forschungssoftware
Profil:
- Ausgezeichnete akademische Ergebnisse und Motivation zur Erstellung hochwertiger, politikrelevanter Forschung
- Abschluss (oder wird bis zum Zeitpunkt der Anstellung abgeschlossen sein) eines Masterabschlusses in Wirtschaftswissenschaften, Ökonometrie, Datenwissenschaft, Statistik oder einem eng verwandten quantitativen Bereich
- Solides Wissen und starkes Interesse an wirtschaftlichen und wirtschaftspolitischen Themen
- Exzellente quantitative und Programmierfähigkeiten: starkes Wissen über Zeitreihenökonometrie, Prognosemethoden oder starkes Interesse, diese zu erwerben
- Erfahrung oder starkes Interesse an der Arbeit mit großen und/oder Echtzeit-Datensätzen, Nowcasting und Prognosebewertung
- Ausgezeichnete mündliche, schriftliche und visuelle Kommunikationsfähigkeiten
- Freude an der Zusammenarbeit mit anderen und einen überzeugenden Schreibstil in Deutsch und Englisch
- Gute Deutschkenntnisse sind Voraussetzung für diese Position
- Kenntnisse in Französisch oder Italienisch sind von Vorteil
Wir bieten:
- ETH Zürich bietet international wettbewerbsfähige Arbeitsbedingungen
- Das Startdatum ist verhandelbar
- Die Position wird zunächst für 18 Monate angeboten, mit der Aussicht auf Verlängerung für die normale Dauer von vier bis fünf Jahren der Promotion, vorbehaltlich zufriedenstellenden Fortschritts
- Die Möglichkeit, eine hochwertige Promotion an einer renommierten Institution zu verfolgen und in einem dynamischen und kollaborativen Forschungsumfeld zu arbeiten
- Das Bruttogehalt richtet sich nach den Vorschriften der ETH Zürich
- Ein Job, der einen Unterschied macht: Treten Sie der ETH Zürich bei, die nicht nur Ihre berufliche Entwicklung unterstützt, sondern auch aktiv zu positiven Veränderungen in der Gesellschaft beiträgt.
- Gesundheitsleistungen: Rabatte auf gesundheitsbezogene Dienstleistungen
- Zugang zu einem flexiblen Arbeitsumfeld: Möglichkeiten für flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Lernumfeld
- Berufliche Entwicklung: Unterstützung für Schulungs- und Weiterbildungsinitiativen zur Verbesserung der Beschäftigungsfähigkeit
Diese Vorteile sollen sowohl die persönliche als auch die berufliche Entwicklung während der Arbeit an der ETH Zürich fördern. Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit. Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, das es jedem ermöglicht, zu wachsen und zu gedeihen. Nachhaltigkeit ist ein Kernwert für uns – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin. Neugierig? So sind wir auch. Weitere Informationen über das KOF Schweizerisches Wirtschaftsinstitut finden Sie auf unserer Website. Fragen zur Position oder zum Bewerbungsverfahren richten Sie bitte an unsere HR-Services (E-Mail-Adresse). Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen akzeptieren, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.
PhD Student in Macroeconomic Forecasting and Data Science Arbeitgeber: Emerging Scholars Council
Die Universität Zürich ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung für Forschung und Lehre bietet. Mit Zugang zu modernster Technologie und einer Vielzahl von Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die Universität das Wachstum ihrer Mitarbeitenden und bietet die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten mit echtem Umweltimpact zu arbeiten. Die enge Zusammenarbeit mit führenden Forschungsgruppen und die Vielfalt an historischen Satellitenbildarchiven machen diese Position besonders attraktiv für innovative Köpfe im Bereich des maschinellen Lernens.
Kontaktdaten:
Emerging Scholars Council Recruiting-Team