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Wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w): Regelungstheorie und Maschinelles Lernen für komplexe dynamische Systeme

Technische Universität Kaiserslautern. Kaiserslautern, 18.12.2017

Kontakt
  • Technische Universität Kaiserslautern
  • Gottlieb-Daimler-Str. 42
  • 67663 Kaiserslautern
  • mec-apps@mv.uni-kl.de

Als einzige technisch-ingenieurwissenschaftliche Universität in Rheinland-Pfalz hat sich die TU seit ihrer Gründung 1970 eine beachtliche Reputation erworben. In bundesweiten Hochschulrankings belegte sie bereits in verschiedenen Kategorien Spitzenplätze und wurde im Wettbewerb "Exzellenz in der Lehre" ausgezeichnet. Die TU profitiert von erfolgreicher Kooperation mit den in direkter Campusnähe angesiedelten renommierten Forschungseinrichtungen, wie dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software-Engineering (IESE) und das Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) sowie dem Max-Planck-Institut für Software-Systeme (MPI-SWS).

Wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w): Regelungstheorie und Maschinelles Lernen für komplexe dynamische Systeme

Promotion, Habilitation

Wir bieten mehrere Forschungsstellen in Bereichen Regelungstheorie und Maschinellen Lernens.
Die Tätigkeiten finden in einem interdisziplinären Forschungsteam statt, das schwerpunktmäßig an Methoden der Regelungs- und Systemtheorie forscht. Die Hauptsäulen der Forschung bilden dabei hybride, unendlich dimensionale und kognitive dynamische Systeme. Das Forschungsprogramm der erfolgreichen Kandidaten soll in Rahmen einer projektbezogener oder Landesstelle den Grundlagen einer der folgenden Forschungsgebiete gelten: 

Regelung für dynamischer Systeme: 
• Steuerung und Regelung von partiellen Differentialgleichungssystemen 
• Cyberphysische und hybride dynamische Systeme
• Regelung stochastischer dynamischer Systeme,

Maschinelles Lernen und Entwurf kognitiver dynamischer Systeme: 
• Kooperatives Maschinelles Lernen insbesondere Deep Reinforcement Learning
• Kognitiver Digitaler Zwilling 
• Ereignis- und zeitbasierte Protokolle und Scheduling in der Cyberphysik.

Die zu entwickelnden Methoden der Regelungstheorie, Maschinelles Lernen und Scheduling können optional auch Anwendungen (praktischer Art) in eines der folgenden Bereiche finden: cloudbasierte Dienste, autonomes und vernetztes Fahren, Sensorfusion und Umfeldsensorik, kooperative Robotersysteme, aktive Verteilnetze und hierarchische Regelung, Systembiologie, Partikelsysteme, Bioinformatik oder Verfahrenstechnik.  

Bewerber sollten erfolgreich ein Studium im Bereich Mathematik, Regelungstechnik, Informatik, Elektrotechnik oder Maschinenbau abgeschlossen und ausgezeichnetes abstraktes Denken sowie Sachkenntnis bewiesen haben. Erfahrungen in spezifischen mathematischen Bereichen, z.B. Optimierung, Wahrscheinlichkeitstheorie, partielle Differentialgleichungen und dynamische Systeme sind vorteilhaft. Die Bereitschaft zur Einbindung in das aktuelle Lehrprogramm des Lehrstuhls werden erwartet. 

Zur vollständigen Berücksichtigung müssen die Bewerbungsunterlagen vor 21. Januar 2018 eingegangen sein.  

Der Arbeitsvertrag richtet sich nach den Bestimmungen des Tarifvertrags für den Öffentlichen Dienst (TVöD) und ist zeitlich beschränkt. Schwerbehinderte werden bei entsprechender Eignung bevorzugt eingestellt (bitte Nachweis beifügen). Die Technische Universität Kaiserslautern ermutigt qualifizierte Akademikerinnen nachdrücklich, sich zu bewerben. Bewerberinnen und Bewerber mit Kindern sind willkommen.  

Fachliche Fragen und weitere Informationen zu dieser Position werden Ihnen gerne telefonisch beantwortet unter +49 (0)631/205-3230. Ihre schriftliche Bewerbung mit aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Universitätszeugnisse, ggf. Publikationsliste, Referenzen) richten Sie elektronisch (in Form einer PDF-Datei) an die Email-Adresse mec-apps@mv.uni-kl.de.

E-Mail: mec-apps@mv.uni-kl.de