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Nachwuchsgruppenleiter*in zur forschung im bereich »physics-informed machine learning for manuf[...]

Stuttgart
University of Stuttgart
125.000 € - 150.000 € pro Jahr
Inserat online seit: 17 August
Beschreibung

Nachwuchsgruppenleiter*in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing«

Join to apply for the Nachwuchsgruppenleiter*in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing« role at University of Stuttgart


Nachwuchsgruppenleiter*in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing«

Join to apply for the Nachwuchsgruppenleiter*in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing« role at University of Stuttgart

Folgende zunächst auf drei Jahre befristete, drittmittelfinanzierte Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Vollzeit zu besetzen:

Nachwuchsgruppenleiter*in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing«

Thematische Einordnung

Physics-informed Machine Learning ist ein Ansatz, der Techniken des maschinellen Lernens mit physikbasierten Modellen kombiniert, um komplexe Probleme in Wissenschaft und Technik zu lösen. Das Ziel von physics-informed Machine Learning besteht darin, physikalisches Wissen und Randbedingungen in maschinelle Lernmodelle zu integrieren, um deren Genauigkeit, Robustheit und Interpretierbarkeit zu verbessern. Die einzurichtende Nachwuchsgruppe soll moderne Ansätze auf diesem Gebiet weiterentwickeln und darauf aufbauend, neue Ansätze für die Weiterentwicklung der Produktionstechnik erforschen.

Ihre Aufgaben

Aufbau und Leitung einer eigenen Forschungsgruppe im interdisziplinären Forschungsprogramm der GSaME

Weiterentwicklung des Forschungsprogrammes der GSaME

Durchführung unabhängiger interdisziplinärer Forschung

Mitwirkung im Qualifizierungsprogramm der GSaME

Ihr Profil

Die GSaME erwartet von Bewerber*innen ein abgeschlossenes einschlägiges naturwissenschaftliches, ingenieurwissenschaftliches, mathematisches oder informationstechnisches Hochschulstudium und ein nachgewiesenes Interesse an interdisziplinärer Forschung sowie:

eine exzellente Promotion in einem der relevanten Fachgebiete

in der Regel mindestens 1 Jahr Postdoc-Erfahrung

wissenschaftliche Exzellenz, nachgewiesen durch Veröffentlichungen, Patente, Auszeichnungen, Preise, Drittmitteleinwerbung etc.

Erfahrung in der interdisziplinären Forschung gewünscht

vorzugsweise internationale Forschungserfahrung, in der Regel nachgewiesen durch wissenschaftliche Auslandserfahrung, internationale Veröffentlichungen oder Kooperationen mit ausländischen Forschungseinrichtungen während der Promotion oder in der Postdoc-Phase

Kooperations- und Kommunikationsfähigkeit, Belastbarkeit und Kreativität

idealerweise Führungserfahrung

Wir Bieten Ihnen

die Möglichkeit zur Habilitation oder vglb. akademischer Qualifizierung

Finanzierung einer Forschungsgruppe für vorerst 3 Jahre

eine Vergütung nach TV-L bis zu EG 14

ein international geprägtes Arbeitsumfeld in der Spitzenforschung der Produktionstechnik

die Zusammenarbeit mit exzellenten Universitätsinstituten, der FhG und Industriepartnern

Die Universität Stuttgart möchte den Anteil von Frauen im wissenschaftlichen Bereich erhöhen, weshalb Bewerbungen von qualifizierten Frauen besonders willkommen sind. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die Einstellung erfolgt durch die Zentrale Verwaltung.

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung per E-Mail (z. Hd. v. Dr. Gabriele Erhardt, gabriele.erhardt@gsame.uni-stuttgart.de) mit den üblichen Unterlagen und einer maximal 5-seitigen Beschreibung des geplanten Forschungsvorhabens bis zum 30. September 2025 an den Vorsitzenden des Vorstandes.

Prof. Dr.-Ing. Bernhard Mitschang

Universität Stuttgart

GSaME Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering

Nobelstr. 12

D-70569 Stuttgart

www.gsame.uni-stuttgart.de

Bewerbungs- und Vorstellungskosten können leider nicht erstattet werden. Aus Verwaltungs- und Kostengründen werden Ihre Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt und nach Abschluss des Auswahlverfahrens datenschutzgerecht vernichtet.

Informationen nach Art. 13 DS-GVO zum Umgang mit Bewerberdaten finden Sie unter

https://uni-stuttgart.de/datenschutz/bewerbung/.


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