Nachwuchsgruppenleiter •in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manu[...]

University of Stuttgart; Stuttgart; Vor Ort; EUR 125.000 - 150.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine führende Forschungsinstitution in Stuttgart sucht einen Nachwuchsgruppenleiter (m/w/d) zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing«. Sie leiten eine eigene Forschungsgruppe und sind verantwortlich für die Weiterentwicklung des Programmes. Ein abgeschlossenes Hochschulstudium sowie eine exzellente Promotion sind erforderlich. Die Position bietet eine Vergütung nach TV-L bis zu EG 14.

Leistungen

Finanzierung einer Forschungsgruppe für 3 Jahre

Möglichkeit zur Habilitation

international geprägtes Arbeitsumfeld

Qualifikationen

• Exzellente Promotion in einem relevanten Fachgebiet erforderlich.
• Mindestens 1 Jahr Postdoc-Erfahrung wünschenswert.
• Erfahrung in der interdisziplinären Forschung gewünscht.
• Idealerweise internationale Forschungserfahrung.

Aufgaben

• Aufbau und Leitung einer eigenen Forschungsgruppe im interdisziplinären Forschungsprogramm.
• Weiterentwicklung des Forschungsprogrammes der GSaME.
• Durchführung unabhängiger interdisziplinärer Forschung.

Kenntnisse

Interdisziplinäre Forschung

Wissenschaftliche Exzellenz

Kooperations- und Kommunikationsfähigkeit

Belastbarkeit

Kreativität

Ausbildung

Abgeschlossenes Hochschulstudium in Naturwissenschaft, Ingenieurwesen, Mathematik oder Informatik

Jobbeschreibung

Overview

Nachwuchsgruppenleiter/in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing« an der Universität Stuttgart (GSaME Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering). Die Stelle ist zunächst auf drei Jahre befristet, drittmittelfinanziert und in Vollzeit zu besetzen.

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, mathes/ 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
• Kooperations- und Kommunikationsfähigkeit, Belastbarkeit und Kreativität
• idealerweise Führungserfahrung

Wir bieten

• die Möglichkeit zur Habilitation oder vergleichbarer akademischer Qualifikation
• 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

Hinweise

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. Dr. Gabriele Erhardt, [e-mail]) 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

Rechtliche Hinweise

Bewerbungs- und Vorstellungskosten können 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/

Weitere Informationen

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