Die Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering GSaME ist eine zentrale wissenschaftliche Einrichtung der Universität Stuttgart, die interdisziplinar und in enger Zusammenarbeit mit der Industrie und weiteren Forschungseinrichtungen sich zum Ziel gesetzt hat, sich als international führendes Zentrum für Qualifizierung und Forschung auf dem Gebiet des advanced Manufacturing Engineering (aME) zu etablieren. Folgende zunächst auf drei Jahre befristete, drittmittelfinanzierte Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Vollzeit zu besetzen:
Nachwuchsgruppenleiter*in zur Forschung im Bereich
„Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing“
Thematische Einordnung:
Physics-informed Machine Learning ist ein Ansatz, der Techniken des maschinellen Lernens mit physikbasierten Modellen kombiniert, um komplexe Probleme in Wissenschaft und Technik zu lösen. Das Ziel von physics-informed Machine Learning besteht darin, physikalisches Wissen und Randbedingungen in maschinelle Lernmodelle zu integrieren, um deren Genauigkeit, Robustheit und Interpretierbarkeit zu verbessern. Die einzurichtende Nachwuchsgruppe soll moderne Ansätze auf diesem Gebiet weiterentwickeln und darauf aufbauend, neue Ansätze für die Weiterentwicklung der Produktionstechnik erforschen.
Ihre Aufgaben:
Ihr Profil:
Die GSaME erwartet von Bewerber*innen ein abgeschlossenes einschlägiges naturwissenschaftliches, ingenieurwissenschaftliches, mathematisches oder informationstechnisches Hochschulstudium und ein nachgewiesenes Interesse an interdisziplinärer Forschung sowie:
Wir bieten:
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.v. Dr. Gabriele Erhardt, gabriele.erhardt@gsame.uni-stuttgart.de) mit den üblichen Unterlagen und einer maximal 5 seitigen Beschreibung des geplanten Forschungsvorhabens bis zum 06. Juni 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 leider nicht erstattet werden. Aus Verwaltungs- und Kostengründen werden Ihre Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt und nach Abschluss des Auswahlverfahrens datenschutzgerecht vernichtet.
Informationen nach Artikel 13 DS-GVO zum Umgang mit Bewerberdaten finden Sie unter https://www.uni-stuttgart.de/datenschutz/bewerbung
Stellenmerkmale
Dein Beschäftigungsumfang
Vollzeit (befristet)
Dein Gehalt
E14
Dein Arbeitsplatz:
z.T. im Homeoffice
Dein Büro:
Raum Stuttgart
Ansprechpartner:in
Bei Fragen
Frau Dr. Gabriele Erhardt
Telefon
+49 71168561801Website
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