Junior Docent Scientific Programming

Kom bij ons werken
Perfect voor beginnende docenten. Dit is een tijdelijke functie ter vervanging van een collega; echt een plek om eerste stappen te zetten in het lesgeven of eens rond te neuzen op de universiteit. Als je een beetje gevoel hebt voor lesgeven kun je komend jaar een hoop ervaring opdoen.

Programmeeronderwijs bij de Universiteit van Amsterdam betekent intensief werken met studenten, assistenten en docenten. Samen met studenten leren bugs oplossen die je nog niet eerder gezien had. Met ze praten over hun code en hoe ze die beter kunnen maken. Een luisterend oor bieden voor de frustraties die onvermijdelijk gepaard gaan met het leren programmeren. Discussiëren over de plek van technologische ontwikkelingen in de maatschappij.

Scientific Programming (SP) is een keuzeprogramma waar bachelorstudenten, masterstudenten, promovendi, alumni en andere geïnteresseerden aan deelnemen. Bij de vakken van dit keuzeprogramma krijgen studenten een intensieve inleiding programmeren in Python, waarbij we ons met name richten op vraagstukken uit allerlei wetenschapsdisciplines zoals de natuurkunde, geesteswetenschappen, biologie en informatiewetenschappen. Als docent ben je een aanspreekpunt voor studenten: je kent de stof en je brengt je eigen ervaringen mee.

Natuurlijk sta je er niet alleen voor als juniordocent. Het Programming Lab is een mix van ervaren en minder ervaren docenten en we werken samen om het beste uit de studenten te halen. Daarvoor hebben we een heel repertoire aan lesmaterialen, trainingen voor assistenten en lesactiviteiten.

Dit ga je doen
Als juniordocent voor negen maanden bestaan je verantwoordelijkheden uit:

• verzorgen van onderwijs: werkcolleges geven en studenten individueel terzijde staan;
• begeleiden van kleine projecten;
• studenten adviseren over hun voortgang en planning;
• voorlichten van geïnteresseerde studenten.

Je speelt zo een centrale rol bij de keuzevakken van Scientific Programming. Tijdens je tijdelijke aanstelling is er ook ruimte om didactische cursussen te volgen die gericht zijn op lesgeven aan de universiteit.

Dit vragen we van jou
We zijn vooral op zoek naar iemand die veel geprogrammeerd heeft in een bètastudie en niet bang is om Python-packages te installeren en met de command line te werken. Maar je hoeft jezelf niet als expert te zien. We zien graag ervaring met begeleiden van (mede-)studenten, maar je hebt geen ervaring nodig met klassikaal lesgeven of het ontwikkelen van lesmaterialen. Een open houding naar studenten is belangrijk.

• Je bent in het bezit van een afgeronde bachelor, in één van de vele informatica-richtingen of in een ander vakgebied, waarbij je een nadrukkelijke focus op programmeren hebt gehad in je (keuze)vakkenpakket;
• je hebt affiniteit met begeleiden van studenten, bijvoorbeeld omdat je een assistentschap hebt vervuld tijdens je studie of op een andere manier clubjes studenten of scholieren hebt begeleid;
• je beschikt over uitgebreide kennis van Python (je hoeft geen hacker te zijn), en je hebt zin om je snel meer Python-toepassingen uit de wetenschap eigen te maken;
• je kunt je benaderbaar opstellen voor studenten die nog niet goed weten hoe ze opdrachten en hun studie moeten aanpakken;
• je beschikt over een goede Nederlandse taalvaardigheid zodat je na instructie en oefenen duidelijke feedback kunt schrijven en snel de essentie van technische opdrachten kunt samenvatten en herformuleren voor studenten;
• je woont zodanig in de buurt dat 3-4 dagen per week naar Amsterdam Science Park reizen voor jou prima te doen is.

Kandidaten waarvan het profiel niet helemaal past wordt nadrukkelijk gevraagd om wel te solliciteren. Als je bijvoorbeeld niet helemaal uit de bètahoek komt, maar heel erg veel geprogrammeerd hebt en sterke affiniteit met lesgeven, dan zou je zomaar een goede kandidaat kunnen zijn.

Dit bieden we jou
Wij bieden een tijdelijk dienstverband aan vanaf 15 augustus 2026 voor 24-32 uur per week voor een periode van 9 maanden met een proeftijd van één maand. Deze tijdelijke functie is ter vervanging van een collega. Een verlenging op deze grond behoort tot de mogelijkheden.

Het bruto maandsalaris, gebaseerd op 38 uur per week en afhankelijk van relevante ervaring, ligt tussen de €3.546 en €5.538 (schaal 10).Hierbij is 8% vakantietoeslag en 8,3% eindejaarsuitkering niet inbegrepen. Het UFO-profiel docent 4 is van toepassing. De CAO | Universiteiten van Nederland is van toepassing.

Hier ga je werken
De Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica - Universiteit van Amsterdam heeft een studentenpopulatie van ongeveer 8.000 studenten, evenals 1.800 medewerkers die werkzaam zijn in onderwijs, onderzoek of ondersteunende diensten. Onderzoekers en studenten van de Faculteit der Wiskunde en Natuurwetenschappen zijn gefascineerd door elk aspect van hoe de wereld werkt, of het nu gaat om elementaire deeltjes, de geboorte van het universum of de werking van de hersenen.

Wil je meer weten over onze organisatie? Lees meer over Werken bij de Universiteit van Amsterdam - Universiteit van Amsterdam

Het College of Informatics (CoI) is een van de zeven onderwijsinstituten van de faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica (FNWI) en isverantwoordelijk voor de bacheloropleidingen Informatica, Informatiekunde en Kunstmatige Intelligentie waar momenteel zo’n 1100 studenten ingeschreven staan.Het onderwijs wordt verzorgd door docenten en onderzoekers werkzaam binnen het CoI zelf en in verschillende onderzoeksinstituten waaronder het Instituut voorInformatica (IvI), het Institute for Logic, Language en Computation (ILLC) en het Korteweg-de Vries Instituut voor Wiskunde (KDV).

Promovendus Generatieve AI in Farmacieonderwijs

Binnen de opleiding Farmacie besteden we veel aandacht aan de ontwikkeling van academische vaardigheden, zoals academisch schrijven, zelfregulatie, communicatie, samenwerken en kritisch denken. Als promovendus onderzoek je hoe genAI kan bijdragen aan de ontwikkeling van deze vaardigheden en wat eventuele valkuilen zijn.

Binnen dit promotieonderzoek:

• identificeer je effectieve leeruitkomsten voor academische vaardigheden binnen het farmacieonderwijs;
• ontwikkel je een AI-ondersteunde leeromgeving;
• onderzoek je de effecten van deze innovatie op het leren van studenten;
• analyseer je hoe de inzet van genAI de rol van de docent binnen het onderwijs verandert.

Naast je onderzoek besteed je 20% van je tijd aan onderwijs binnen de opleiding Farmacie, bijvoorbeeld als werkgroepdocent in farmacologische en/of ziekte-georiënteerde bachelorcursussen. In overleg met je begeleiders stemmen we de precieze invulling van je onderwijstaken af op jouw inhoudelijke expertise en interesse. We moedigen je aan om de Basiskwalificatie Onderwijs te halen en zo je onderwijsvaardigheden verder te ontwikkelen.

PhD position in the Department of Molecules and Materials on the Development of In-situ Optical Sensing for Polymer-based Op...

You are a highly motivated researcher with a Master’s degree in Physical Chemistry or Physics, with skills in optics and spectroscopies. You have strong communication skills and enjoy collaborating with partners across different disciplines of physics, chemistry, materials, and computer science. Join us in developing optical sensing techniques to reveal how charge, structure, and chemistry evolve in conductive and functional polymer materials during operation, with the goal of enabling energy-efficient organic-based optoelectronics. Polymers are emerging materials for optoelectronics, molecular memory, neuromorphic devices, and chemical sensing, but many of the key chemical and physical processes that control their stability and performance remain difficult to observe during operation, hindering their high-value high-tech applications. Join a cutting-edge research project at the University of Twente and help revolutionize polymers for multifunctional optoelectronics!

As a PhD student, you will work on the project focused on developing in-situ optical sensing for polymer-based electronics: using light to non-invasively inspect, understand, and improve their stability and performance, with the aim to develop energy-efficient optoelectronic devices. You’ll select and design conductive polymers, fabricate electronics devices, then build in-situ UV-Vis/Raman/surface enhanced Raman spectroscopies platform to reveal hidden processes such as interfacial charge transfer, redox switching, doping and dedoping, morphology dynamics, and local electric field effects. You’ll model electrical and optical inputs and responses for energy-efficient computing as a proof of concept.

PhD Position in Data and AI for Multi-Source Micromobility Safety Analytics

Job description

You will be working in the SAFE MOVE project on advanced data integration and AI driven safety analytics for micromobility. The data and models developed in the project enable researchers and cities to understand where and why micromobility risks emerge, how infrastructure and behaviour interact, and which interventions can meaningfully improve safety. By producing reliable, interpretable evidence on real time and predicted risks, the position directly supports better informed policy decisions, safer street design, and more effective traffic and mobility management strategies across European urban areas.

In this role, you will work with diverse data sources—ranging from traditional crash and exposure records to shared micromobility traces, onboard sensors, traffic cameras, and citizen reports—that form the foundation for risk modelling. The core of the research lies in developing and advancing explainable AI models that can represent how micromobility risks emerge, evolve, and interact with infrastructure and behaviour. You will investigate modelling questions such as how to fuse heterogeneous data streams into a coherent risk representation, how to capture interaction driven hazards, and how to quantify uncertainty in predictions so that model outputs remain reliable in real world conditions. Building on the integrated datasets, you will design algorithms capable of detecting safety risks, identifying unsafe behaviours, and predicting emerging hazards linked to high densities and interaction patterns. As the project progresses, you will iteratively test and refine these models, comparing their outputs with observations from XR experiments and pilot city sensor networks, analysing model failures, and improving the transparency and interpretability of the predictions for policy use. In later project phases, you will validate the models using pilot generated data and ensure their suitability for real world decision making. You will also contribute to the development of the SAFE MOVE integrated data platform—an expansion of the existing UMO platform—ensuring it can ingest heterogeneous data types generated in the SAFEMOVE pilots. Throughout the project, you will collaborate closely with European partners, support API based deployment of model outputs, and help translate analytical results into actionable insights for urban mobility planning and safety interventions, in particular for the municipality of Amsterdam.

The PhD project is conducted at the Department of Transport and Planning (T&P) of the Delft University of Technology. T&P aims at top-level fundamental research that contributes to a more efficient and robust design and reliable operation of transport systems. T&P is composed of 12 research labs addressing various transport challenges. You will be part of the Mobility in eXtended Reality Lab (MXR Lab) as well as the Urban Mobility Observatory (UMO) lab. The MXR Lab conducts research on mobility behaviour by using controlled virtual environments to study how pedestrians, cyclists, vehicles, and mobility service users navigate spaces, respond to infrastructure, interact with technology, and behave in both every day and safety critical situations. The UMO lab aims to design data collection systems and supporting methods (e.g., sensor network design, experimental design, sensor validation, data fusion).

Job requirements
The candidate we are looking for has:

• An MSc degree or equivalent in data science or computer science.
• Strong analytical and programming skills (e.g., Python) with proficiency in statistics and machine learning.
• Experience with or a strong interest in road safety, mobility, or transportation research.
• Excellent communication and writing skills in English and the ability to collaborate with diverse stakeholders.
• It is a plus if you have experience in machine learning or developing a data platform.

TU Delft (Delft University of Technology)
Delft University of Technology is built on strong foundations. As creators of the world-famous Dutch waterworks and pioneers in biotech, TU Delft is a top international university combining science, engineering and design. It delivers world class results in education, research and innovation to address challenges in the areas of energy, climate, mobility, health and digital society. For generations, our engineers have proven to be entrepreneurial problem-solvers, both in business and in a social context.

At TU Delft we embrace diversity as one of our core values and we actively engage to be a university where you feel at home and can flourish. We value different perspectives and qualities. We believe this makes our work more innovative, the TU Delft community more vibrant and the world more just. Together, we imagine, invent and create solutions using technology to have a positive impact on a global scale. That is why we invite you to apply. Your application will receive fair consideration.

Challenge. Change. Impact!

Faculty of Civil Engineering and Geosciences
The Faculty of Civil Engineering & Geosciences (CEG) is committed to outstanding international research and education in the field of civil engineering, applied earth sciences, traffic and transport, water technology, and delta technology. Our research feeds into our educational programmes and covers societal challenges such as climate change, energy transition, resource availability, urbanisation and clean water. Our research projects are conducted in close cooperation with a wide range of research institutions. CEG is convinced of the importance of open science and supports its scientists in integrating open science in their research practice. The Faculty of CEG comprises 28 research groups in the following seven departments: Materials Mechanics Management & Design, Engineering Structures, Geoscience and Engineering, Geoscience and Remote Sensing, Transport & Planning, Hydraulic Engineering and Water Management.

Click here to go to the website of the Faculty of Civil Engineering & Geosciences.