PhD-Stelle in Ökonometrie / Maschinelles Lernen (m/w/d)
Universität St. Gallen
St.Gallen
Auf einen Blick
- Veröffentlicht:06 November 2025
- Pensum:100%
- Arbeitsort:St.Gallen
Der Lehrstuhl von Prof. Dr. Tobias Sutter ist Teil des Swiss Institute for Empirical Economic Research (SEW-HSG) an der Universität St.Gallen.
Unsere Hauptaktivitäten sind wissenschaftliche Forschung und wirtschaftspolitische Beratung. Der strategische Erfolg unseres Instituts liegt in der Durchführung intensiver Grundlagenforschung, die die Basis für die Beratung von Regierungen und privaten Organisationen bildet.
Ihre Aufgaben
Die Universität St. Gallen lädt Bewerbungen für eine voll finanzierte PhD-Stelle in Ökonometrie / Maschinelles Lernen im Rahmen des SNF-geförderten Projekts „Convex Q-Learning: Optimal Policy Learning under Distribution Shifts“ ein, das von Prof. Dr. Tobias Sutter geleitet wird.
Das Projekt entwickelt neue Methoden an der Schnittstelle von Ökonometrie, Reinforcement Learning und distributionell robuster Optimierung mit Fokus auf datengetriebene Algorithmen für optimale Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen. Die erfolgreiche Kandidatin/der erfolgreiche Kandidat wird sowohl zu theoretischen als auch zu rechnerischen Aspekten der Forschung beitragen, einschließlich rekursiver stochastischer Algorithmen und deren Anwendungen in der Ökonomie und verwandten Bereichen.
Ihr Profil
- Ausgezeichneter Masterabschluss in Ökonometrie, Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fach
- Starke analytische und Programmierfähigkeiten (z. B. Python, R, Julia)
- Interesse an Entscheidungsfindung unter Unsicherheit, Reinforcement Learning, Optimierung und/oder statistischer Theorie
„Ein Ort, an dem Wissen geschaffen wird“ – Als eine der führenden europäischen Universitäten für Wirtschaftswissenschaften und Betriebswirtschaft engagiert sich die Universität St.Gallen (HSG), Schweiz, für die Ausbildung von über 10.000 Studierenden. Die HSG ist einer der größten Arbeitgeber der Region und bietet mehr als 3.500 Forschenden, Lehrenden und Fachkräften ein attraktives und innovatives Umfeld.
