Wissenschaftliche Mitarbeiterstelle in „PDE und Maschinelles Lernen”
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Deutschland
Der „Lehrstuhl für Dynamik, Steuerung, Maschinelles Lernen und Numerik – Alexander von Humboldt Professur (FAU DCN-AvH)”, geleitet von Prof. Enrique Zuazua, lädt zur Bewerbung auf eine Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter ein.
Positiondetails
• Dauer: Zunächst auf bis zu zwei (2) Jahre befristet, mit der Möglichkeit einer Verlängerung.
• Beginn:Anpassung an die Verfügbarkeit der ausgewählten Kandidaten (vorzugsweise zum 15. Januar 2026).
• Gehalt: Wettbewerbsfähiges internationales Jahresbruttoeinkommen gemäß dem deutschen TV-L (A 13/E13) Tarif.
• Standort: Erlangen, Bayern, Deutschland.
Der Schwerpunkt liegt auf der Forschung, es ist jedoch eine Mitwirkung bei den Aktivitäten des Lehrstuhls sowie Mentoring erforderlich. Die Stelle wird vom Freistaat Bayern finanziert und umfasst eine Lehrverpflichtung.
Ihr Profil
Wünschenswerte Grundkenntnisse:
• Promotion in Angewandter Mathematik oder Maschinellem Lernen
• Hohe Kompetenz/Erfahrung in Regelungstechnik und/oder maschinellem Lernen
• Nachweisbare Erfahrung in partiellen Differentialgleichungen und numerischer Analysis
• Programmierkenntnisse zur Entwicklung von Rechnungsprogrammen (Python und MATLAB)
• Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im internationalen und interdisziplinären Team zu arbeiten
• Ausgezeichnete Englischkenntnisse (mündlich und schriftlich)
Bewerbungsverfahren
Bewerbungsschluss: Interessierte Kandidaten sind eingeladen, ihre Bewerbungen bis zum 7. Januar 2026 per E-Mail an dcn-jobs[at]fau.de einzureichen.
Bewerber sollten folgende Informationen bereitstellen:
a) Anschreiben:
• Kurze Beschreibung des Themas und der Ergebnisse Ihrer Dissertation.
• Kurze Beschreibung Ihrer bisherigen postdoktoralen Aktivitäten (falls zutreffend).
• Beschreibung Ihrer Erwartungen an die Doktoranden-/Postdoktorandenstelle in unserer Forschungsgruppe.
b) Lebenslauf:
• Einschließlich einer Liste von Publikationen und Preprints.
c) Referenzinformationen:
• Liste von 2-3 Professoren (mit Kontaktdaten), die ein Referenzschreiben abgeben können. Erklären Sie Ihre Verbindung zu ihnen. Zu diesem Zeitpunkt sind keine Empfehlungsschreiben erforderlich.
d) Vorläufiger Forschungsantrag:
• Kurzer Entwurf (eine Seite), der mit dem Forschungsbereich des ERC CoDeFeL-Projekts übereinstimmt.
Bitte senden Sie eine einzelne PDF-Datei (betitelt FAUERCassis2026candidateNameLastname.pdf) mit den erforderlichen Informationen per E-Mail an dcn-jobs[at]fau.de mit folgender Informationszeile:
* Betreff der E-Mail: FAU ERC CoDeFeL Assistant 2026
Die Bewerbungen werden fortlaufend geprüft, und die in die engere Wahl kommenden Kandidaten werden zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen, entweder persönlich oder online.
Institutionelle Werte
Die FAU Erlangen-Nürnberg bekennt sich zu internationalen Standards, transparenten Leistungsvereinbarungen, Chancengleichheit, Inklusion, Unterstützung unterrepräsentierter Gruppen, einer integrativen Kultur und Diversität. Die Universität priorisiert auch die Bedürfnisse von dual-karrierenden Paaren und wird als familienfreundlicher Arbeitgeber anerkannt.
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