Tenure-Track-Professur: Datengetriebene PDEs

Univie; Wien; Vor Ort; EUR 90.000 - 130.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Universität Wien sucht eine Tenure Track-Professur für datengetriebene partielle Differentialgleichungen. Die Kandidatin/der Kandidat entwickelt mathematische Modelle oder numerische Methoden, fokussiert auf Unsicherheit und Datenwissenschaft, und ergänzt laufende PDE-Forschung in Biologie, Materialwissenschaften und Astrophysik.

Gewünschte Qualifikationen umfassen internationale Forschungserfahrung, herausragende Publikationen, Führungserfahrung in Forschungsprojekten sowie exzellente Lehre und

Qualifikationen

• Zwei Jahre internationale Forschungserfahrung während oder nach dem Doktoratsstudium.
• Herausragende Forschungsleistungen, exzellente Publikationen, Erfolge bei Drittmitteln, internationale Reputation.
• Fähigkeit zur Konzeption von Forschungsprojekten, Leitung von Forschungsgruppen und Einwerbung von Drittmitteln.
• Begeisterung für exzellente Lehre und Betreuung auf Bachelor-, Master- und Doktoratsebene.
• Gender- und Diversitätskompetenzen.

Aufgaben

• Entwicklung mathematischer Modelle oder numerischer Methoden im Bereich der PDEs, insbesondere in Unsicherheit oder Datenwissenschaft.
• Beitrag zu laufenden Forschungsaktivitäten der Fakultät und Zusammenarbeit in interdisziplinären Projekten.
• Mitwirkung an Lehre, Betreuung von Studierenden und Einbindung in universitäre Gremien.

Kenntnisse

Internationale Forschungserfahrung

Forschungsleistungen & Publikationen

Drittmittelkompetenz

Forschungsprojektleitung

Lehre & Betreuung

Ausbildung

Doktortitel

Jobbeschreibung

Universität Wien sucht eine Tenure Track-Professur für datengetriebene partielle Differentialgleichungen. Die Kandidatin/der Kandidat entwickelt mathematische Modelle oder numerische Methoden, fokussiert auf Unsicherheit und Datenwissenschaft, und ergänzt laufende PDE-Forschung in Biologie, Materialwissenschaften und Astrophysik.

Gewünschte Qualifikationen umfassen internationale Forschungserfahrung, herausragende Publikationen, Führungserfahrung in Forschungsprojekten sowie exzellente Lehre und