- Guide to positions
- Study in Germany
- PhD in Germany
- Postdoc in Germany
- Professor in Germany
- Industry guide
- Research & Development in Germany
- Engineering in Germany
- Service range
- Events calendar
- Employers
- Graduate schools
- Guide overview
16 job vacancies for
Molecular Biology Medical Technology Neuroscience Physics
-
Wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w): Regelungstheorie und Maschinelles Lernen für komplexe dynamische Systeme
-
Research Assistent / PhD student (f/m/d) Institute of Geological Science Planetary Sciences and Remote Sensing Group
-
Scientific Employee (PhD Student) (f/m/d)
-
Short Term Grant Programme 2021 - open to all disciplines -
-
Doctoral Positions (f/m/d) for the Cluster of Excellence 2092 "CASA - Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries"
-
Research Assistant (f/m/d) (PhD candidate) at the Institute of Theoretical Physics
-
Scientific Employee (f/m/d) at the institute of Microbiology in the faculty of Mathematics and Natural Sciences
-
Research positions for the Research Center "FONDA–Foundations of Workflows for Large-Scale Scientific Data Analysis"
-
Postdoctoral Researcher (f/m/d) on mitochondrial regulation of cellular function
-
Research Assistant / Postdoc (f/m/d) Science of Intelligence
-
Senior and Junior Fellowship Programme 2021
-
Research assistant / Post-doctoral researcher (f/m/d) in the Environmental Physics Group at the Limnological Institute
-
Doctoral position (f/m/d) in Computer Science
-
Doctoral Position in Computer and Information Science (f/m/d)
-
Research Software Developer / Scientist (f/m/d) Deep Learning for X-ray Tomography
-
Doctoral researcher positions (PhD) (f/m/d) Faculty of Physics and Astronomy
-
Joint Research Fellowship at the School of Medicine and Health Sciences
Wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w): Regelungstheorie und Maschinelles Lernen für komplexe dynamische Systeme
Published
Application deadline
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).
Im Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik an der TU Kaiserslautern sind aktuell mehrere offene Stellen für:
Wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w): Regelungstheorie und Maschinelles Lernen für komplexe dynamische Systeme
Promotion, Habilitation
Wir bieten eine interessante und herausfordernde Tätigkeit in einem interdisziplinären Forschungsteam (Lehrstuhl Prof. Dr.-Ing. N. Bajcinca), das schwerpunktmäßig an modernen Methoden der Regelungs- und Systemtheorie forscht. Das Forschungsprogramm der erfolgreichen Kandidaten soll in Rahmen einer projektbezogener oder Landesstelle eines der folgenden Forschungsgebiete gelten:
• Regelung von PDEs
• Hybride dynamische Systeme
• Ereignisdiskrete Systeme und Automatentheorie
• Ereignisbasierte Regelung cyberphysischer Systeme
• Stochastische dynamische Systeme
• Maschinelles Lernen und kognitive dynamische Systeme.
Die zu entwickelnden Methoden der Regelungstheorie können optional Anwendung, teilweise auch praktischer Art, in einen der folgenden Bereiche finden:
• Kooperative Robotersysteme
• Autonomes oder hochautomatisiertes Fahren
• Eingebettete Systeme
• Cyberphysik, Digitale Zwillinge und Threads, Industrie 4.0
• Energie- und Produktionstechnik
• Multiskalen Modellierung in der Systembiologie
• Populationssysteme und Prozessführung in der Verfahrenstechnik.
Bewerber sollten mit einem überdurchschnittlichen Erfolg ein Studium im Bereich Elektrotechnik, Regelungstechnik, Mathematik oder Informatik abgeschlossen und ausgezeichnetes abstraktes Denken sowie Sachkenntnis bewiesen haben. Erfahrungen in spezifischen mathematischen Bereichen, z.B. Optimierung, Wahrscheinlichkeitstheorie, partielle Differentialgleichungen oder dynamische Systeme sind wünschenswert. Die Bereitschaft zur Einbindung in das aktuelle deutschsprachige Lehrprogramm des Lehrstuhls sowie das Interesse am Abschluss einer Doktorarbeit oder Habilitation werden erwartet.
Zur vollständigen Berücksichtigung müssen die Bewerbungsunterlagen vor 1. März 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 vom Herrn Prof. N. Bajcinca 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.
Technische Universität Kaiserslautern
mec-apps@mv.uni-kl.de