Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme, Institut für Strömungsmechanik und Technische Akustik / FG Smart Water Networks
Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen - 2. Qualifizierungsphase (zur Habilitation)
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Über uns
Ihre Aufgaben
1. Durchführung umfassender Literaturrecherchen zur Unsicherheitsquantifizierung, zur Modellierung von Wasserressourcensystemen und zu Entscheidungsrahmen für nachhaltiges Wassermanagement
2. Entwicklung, Anwendung und Evaluierung fortschrittlicher Methoden zur Unsicherheitsquantifizierung und Sensitivitätsanalyse im Kontext von Wasserressourcenplanung, -management und Klimaanpassung
3. Erhebung, Aufbereitung und Integration diverser Datensätze – einschließlich hydrologischer Zeitreihen (z.B. Niederschlag, Abfluss), Geodaten (z.B. Einzugsgebietsmerkmale, Landnutzung) und sozioökonomischer Indikatoren – zur Unterstützung einer robusten Wassersystemmodellierung
4. Veröffentlichung der Forschungsergebnisse in begutachteten wissenschaftlichen Publikationen
5. Mitwirkung bei der Entwicklung neuer Lehrmodule, die die Bereiche Unsicherheitsquantifizierung, Sensitivitätsanalyse und Wassermanagement kombinieren
6. Unterstützung bei Bachelor-/Masterarbeiten zu Themen mit Bezug zum Hauptthema des Projekts
Ihr Profil
7. Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Physikalischer Ingenieurwissenschaft, Maschinenbau oder einem verwandten Fach und eine abgeschlossene Promotion in Computational Engineering oder einem verwandten Fach
8. Sehr gute Kenntnisse und nachgewiesene Erfahrung in probabilistischer mathematischer Modellierung und Statistik, insbesondere in den Bereichen Unsicherheitsquantifizierung, Fehlerfortpflanzung, Sensitivitätsanalyse und Anomalieerkennung
9. Erfahrung mit der Anwendung von Techniken zur Unsicherheitsquantifizierung im Wassersektor (Wasserressourcenmanagement, Fluidsysteme)
10. Hervorragende Programmierkenntnisse in Python und Matlab
11. Erfahrung in der Lehre und Betreuung von Bachelor-/Masterarbeiten im Bereich Statistik und Data Science
12. Erfahrung im Management wissenschaftlicher Projekte
13. Vertrautheit mit Versionskontrolle und HPC-Umgebungen
14. Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
15. Fähigkeit zur selbstständigen und kollaborativen Arbeit in interdisziplinären Teams wünschenswert
16. Gute Computerkenntnisse in C++ wünschenswert
17. Erfahrung im Verfassen von Forschungsprojektanträgen wünschenswert
18. Hintergrund oder Interesse an nachhaltigen Wassersystemen, Klimainformatik oder Wasser Management wünschenswert
19. Gute schriftliche und mündliche Deutschkenntnisse wünschenswert