Machine Learning jobs in Germany
Nachwuchsgruppenleiter •in zur Forschung im Bereich Physics-Informed Machine Learning for Manu[...]
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Nachwuchsgruppenleiter •in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manu[...]
Job summary
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.
Benefits
Qualifications
- Exzellente Promotion in einem relevanten Fachgebiet erforderlich.
- Mindestens 1 Jahr Postdoc-Erfahrung wünschenswert.
- Erfahrung in der interdisziplinären Forschung gewünscht.
- Idealerweise internationale Forschungserfahrung.
Responsibilities
- Aufbau und Leitung einer eigenen Forschungsgruppe im interdisziplinären Forschungsprogramm.
- Weiterentwicklung des Forschungsprogrammes der GSaME.
- Durchführung unabhängiger interdisziplinärer Forschung.
Skills
Education
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.
- 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
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
- 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
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, 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 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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* The salary benchmark is based on the target salaries of market leaders in their relevant sectors. It is intended to serve as a guide to help Premium Members assess open positions and to help in salary negotiations. The salary benchmark is not provided directly by the company, which could be significantly higher or lower.
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