Vacancy No. 1140/2024
Doktorandinnen / Doktoranden und Postdoktorandinnen / Postdoktoranden (w/m/d) in den Bereichen datengetriebene Simulation und digitale Zwillinge
Job description
In der Forschungsgruppe Systems, Data, Simulation & Energy (SYDSEN) am Institut AIFB sind mehrere wissenschaftliche Stellen zu besetzen. Wir forschen auf dem Gebiet der datengetriebenen Modellierung und Simulation zur Weiterentwicklung digitaler Zwillinge. Unser Ziel ist es, Entscheidungsfindung zu optimieren und die Zuverlässigkeit, Energieeffizienz und andere Leistungsmetriken in cyber-physischen Systemen wie Energie- und intelligenten Fertigungssystemen zu verbessern. Wir streben danach, innovative Methoden zu entwickeln, die Daten und Expertenwissen für die automatisierte Erstellung digitaler Zwillinge und die Verbesserung des Systems integrieren.
Einige der Positionen werden mit unseren durch das Horizon Europe-Programm finanzierten Projekten DMaaST und ONE4ALL verbunden sein. Innerhalb dieser Projekte leiten wir Arbeitspakete, die sich auf die Erforschung und Weiterentwicklung von Digital Twins im Bereich der Fertigung konzentrieren.
Als Mitglied unseres Teams umfassen Ihre Aufgaben die Durchführung wegweisender Forschung in datengetriebener Modellierung, Simulation und digitalen Zwillingen. Zusätzlich zu Ihren Forschungsbeiträgen werden Sie aktiv an der Koordination und Durchführung von Lehrveranstaltungen unserer Forschungsgruppe teilnehmen sowie administrative Aufgaben übernehmen, die für das Funktionieren unserer Gruppe von wesentlicher Bedeutung sind. Diese Position bietet eine spannende Gelegenheit, zum wissenschaftlichen Fortschritt und zur Innovation an vorderster Front datengesteuerter Ansätze in der Forschung zu cyber-physischen Systemen beizutragen.
Wenn Sie sich gerne in unserem Wissenschaftsumfeld einbringen wollen, freuen wir uns sehr über Ihre Bewerbung.
lassen Sie uns Ihren Lebenslauf, Zeugnisse, eine Kopie Ihrer Masterarbeit, die Namen von zwei Referenzen und ein Motivationsschreiben, in dem Sie erläutern, wie sich Ihre Forschungsinteressen mit der Position decken, zukommen.
Personal qualification
Für Doktorandinnen / Doktoranden:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master) in den Bereichen Informatik, Software Engineering, Data Science oder ähnlich.
- Interesse an der Arbeit mit datengetriebenen Ansätzen, formalen Methoden, Modellierung und Simulation.
- Starkes Streben nach Spitzenleistungen in Wissenschaft und Technik auf höchstem internationalem Niveau.
- Gute Deutschkenntnisse oder die Bereitschaft, es zu lernen sowie gute Beherrschung der englischen Sprache.
Für Postdoktorandinnen / Postdoktoranden:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master) und Promotion in den Bereichen Informatik, Software Engineering, Data Science oder ähnlich.
- Einschlägige Veröffentlichungen im Bereich datengetriebener Ansätze.
- Starkes Streben nach Spitzenleistungen in Wissenschaft und Technik auf höchstem internationalem Niveau.
- Erfahrungen in der Lehre, im Verfassen von Projektanträgen, in der Modellierung und Simulation.
- Gute Deutschkenntnisse oder die Bereitschaft, es zu lernen sowie gute Beherrschung der englischen Sprache.
Entgelt
EG 13 TV-L, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind.
Organizational unit
Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods (AIFB)
Starting date
1. November 2024 (früher oder später nach Vereinbarung / negotiable for earlier or later)
Vertragsdauer
Doktorandinnen / Doktoranden: bis zu 4 Jahren befristet Postdoktorandinnen / Postdoktoranden: für 2 Jahre mit der Möglichkeit zur Verlängerung
Bewerbungsfrist bis zum
30.09.2024
Fachliche Ansprechperson
Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Prof. Sanja Lazarova-Molnar.
Application
Please apply online using the button below for this vacancy number 1140/2024 .
Personnel Support is provided by
Ms Carrasco Sanchez
phone: +49 721 608-42016,
Kaiserstr. 12, 76131 Karlsruhe
We prefer to balance the number of employees (f/m/d). Therefore we kindly ask female applicants to apply for this job.
Recognized severely disabled persons will be preferred if they are equally qualified.