Thema für eine Bachelor- oder Masterarbeit: Dark Pattern against Privacy

„Dark Patterns“ sind manipulative Designstrategien auf Webseiten oder Apps, die Nutzer dazu bringen, unerwünschte Handlungen auszuführen, wie z.B. mehr Daten preiszugeben oder unerwünschte Abonnements abzuschließen. In diesem Projekt sollen Dark Patterns speziell im Hinblick auf Datenschutz klassifiziert und bestehende Taxonomien angepasst werden, um ihren Einfluss auf den Datenschutz besser zu verstehen. Zusätzlich wird die Verbreitung solcher Praktiken in Österreich untersucht und eine erste rechtliche Einschätzung zu deren Compliance mit Datenschutzgesetzen vorgenommen.

Bei Interesse melden Sie sich bitte bei Frau Jasmin Wachter (jasmin [dot] wachter [at] aau [dot] at)!

Der logische Weg (in die Informatik)

Alice Tarzariol stammt aus dem Veneto, ging für ihr Bachelor- und Masterstudium nach Udine und kam dann für das Doktoratsstudium an die Universität Klagenfurt. Ihre Arbeiten zu Logik finden international Beachtung, wie ihr kürzlicher Erfolg bei der International Conference on Logic Programming zeigt, wo sie den Best Student Paper Award gewann. Wir haben mit ihr über ihren Weg in die Informatik gesprochen. Weiterlesen

Trends in Recommendations Systems – A Netflix Perspective

Thursday April 7th 2022 | 05.30 pm (CET) | via Zoom

Anuj Shah, Ph. D. | Senior Machine Learning Research Practitioner at Netflix |

Click here to register for the meeting:

https://zoom.us/meeting/register/tJYvdO-gqzMiEtKOfNIgcZAZOQ8jA3i_b3Pi

 

Abstract:

Recommendation systems today are widely used across many applications such as in multimedia content platforms, social networks, and ecommerce, to provide suggestions to users that are most likely to fulfill their needs, thereby improving the user experience. Academic research, to date, largely focuses on the performance of recommendation models in terms of ranking quality or accuracy measures, which often don’t directly translate into improvements in the real-world. In this talk, we present some of the most interesting challenges that we face in the personalization efforts at Netflix. The goal of this talk is to sunshine challenging research problems in industrial recommendation systems and start a conversation about exciting areas of future research.

 

Bio:

Anuj Shah is a Senior Machine Learning Research Practitioner at Netflix. For the past 10+ years, he’s been working on an applied research team focused on developing the next generation of algorithms used to generate the Netflix homepage through machine learning, ranking, recommendation, and large-scale software engineering. He is extremely passionate about algorithms and technologies that help improve the Netflix customer experience with highly personalized consumer-facing products like the Continue Watching row, the Top 10 rows amongst many others. Prior to Netflix, he worked on machine learning in the Computational Sciences Division at the Pacific Northwest National Laboratory focusing on technologies at the intersection of proteomics, bioinformatics and Computer Science for 8 years. He has a Ph.D. from the Computer Science department at Washington State University and a Masters in C.S. from Virginia Tech

Senior Scientist ohne Doktorat (w/m/d)

Die Universität Klagenfurt ist mit rund 1 500 Mitarbeitenden und über 12 000 Studierenden im Alpen-Adria-Raum angesiedelt und erreicht in Rankings regelmäßig exzellente Platzierungen. Das Motto „per aspera ad astra“ bringt den Anspruch des konsequenten Strebens nach Spitzenleistungen bei allen Tätigkeiten in Forschung, Lehre und Hochschul­management zum Ausdruck. Die Prinzipien der Gleichstellung, der Diversität, der Gesundheit, der Nachhaltigkeit und der Vereinbarkeit von Beruf und Familie bilden die Grundlage für das Arbeiten an der Universität.

Am Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity an der Fakultät für Technische Wissenschaften wird ehestmöglich folgende Stelle besetzt:

Senior Scientist ohne Doktorat (w/m/d)

 

Beschäftigungsausmaß: 75 % (30 Wochenstunden)

Mindestentgelt: € 31.200,40 brutto jährlich; Einstufung nach Uni-KV: B1

Befristung: befristet für die Dauer einer Karenzierung

Bewerbungsfrist: bis 8. Dezember 2021

Kennung: 708/21

Der Aufgabenbereich umfasst:

  • Mitwirkung an Forschungs- und Lehrarbeiten der Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik
  • Engagierte Mitarbeit an administrativen und organisatorischen Aufgaben des Instituts
  • Mitwirkung an Aktivitäten der Öffentlichkeitsarbeit des Instituts bzw. der Fakultät

Die Forschungsgruppe Wirtschaftsinformatik beschäftigt sich in Forschung und Lehre mit der Anwendung von intelligenten Systemen auf praktische betriebliche Fragestellungen. Ein besonderer Schwerpunkt der Arbeitsgruppe liegt auf dem Design und der Evaluierung von Empfehlungsverfahren, der Anwendung von Methoden des Data Mining im betrieblichen Umfeld und personalisierten Softwarediensten im Allgemeinen. Das Spektrum der Forschungstätigkeiten reicht von der Anwendung von neuen Methoden der künstlichen Intelligenz bis hin zur Erforschung, welche Effekte solche Informationssysteme auf ihre Benutzer*innen haben. Das Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity ist international in Wissenschaft und Industrie sehr gut vernetzt.

Voraussetzungen für die Einstellung:

  • Abgeschlossenes Master- oder Diplomstudium im Bereich der Informatik oder verwandten Gebieten an einer in- oder ausländischen Hochschule
  • Ausgewiesene Fachkenntnisse in Informatik, insbesondere in der Programmierung
  • Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift oder Bereitschaft zu deren Aneignung innerhalb des ersten Anstellungsjahres

Erwünscht sind:

  • Fachspezifische Auslands- und Praxiserfahrungen
  • Soziale und kommunikative Kompetenz
  • Projekterfahrung
  • Grunderfahrung im universitären Lehr- und Forschungsbetrieb
  • Didaktische Erfahrung
  • Erste einschlägige Publikation(en) (abgesehen von der Master- bzw. Diplomarbeit)

Das Angebot:

Der Dienst­vertrag wird mit einem Einstiegsentgelt von mtl. € 2.228,60 brutto (14x jährlich; eine Anrechnung tätigkeitsspezifischer Vorerfahrung gemäß Kollektivvertrag ist möglich) abgeschlossen.

Zudem bietet die Universität Klagenfurt:

  • Persönliche und berufliche Weiterbildungsangebote, Führungskräfte- und Karrierecoaching
  • Zahlreiche attraktive Zusatzleistungen, siehe dazu jobs.aau.at/arbeitgeber-universitaet-klagenfurt/
  • Diversitäts- und familienfreundliche Universitätskultur
  • Leben und arbeiten in der attraktiven Alpen-Adria-Region mit vielfältigen Freizeitmöglichkeiten in den Bereichen Kultur, Natur & Sport

Die Bewerbung:

Bei Interesse bewerben Sie sich in deutscher oder englischer Sprache mit den üblichen Unterlagen:

  • Bewerbungsschreiben
  • Lebenslauf
  • Zeugnisse / Bestätigungen

Bewerbungen sind ausschließlich bei der Stelle mit der Kennung 708/21 in der Rubrik „Wissenschaftliches Universitätspersonal“ über den Link „Für diese Stelle bewerben“ im Job-Portal unter jobs.aau.at möglich.

Die erforderlichen Nachweise für die Einstellung müssen bis spätestens 8. Dezember 2021 vorliegen.

Nähere Auskünfte erteilt zur konkreten Stellenausschreibung Herr Univ.-Prof. DI Dr. Dietmar Jannach (dietmar [dot] jannach [at] aau [dot] at). Allgemeine Informationen zur Universität als Arbeitgeberin finden sich unter www.aau.at/jobs/information. Die Personalverfahren werden an der Universität Klagenfurt neben der zuständigen ausschreibenden Stelle auch vom Arbeitskreis für Gleichbehandlungs­fragen und ggfs. von der Behindertenvertretung begleitet.

Die Universität Klagenfurt strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen vorrangig aufgenommen.

Menschen mit Behinderungen oder chronischen Erkrankungen, die die geforderten Qualifikationskriterien erfüllen, werden ausdrücklich zur Bewerbung aufgefordert.

Es besteht kein Anspruch auf Abgeltung von Reise- und Aufenthaltskosten, die aus Anlass des Aufnahmeverfahrens entstehen.