Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung zu Unsicherheitsquantifizierung und inversen Problemen in der medizinischen Bildgebung.
- Arbeitgeber: KIT ist eine führende deutsche Universität für Exzellenz mit großangelegter Forschung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Sportangebote und ein Jobticket für nur 25 EUR/Monat.
- Warum dieser Job: Erwerb eines PhD in einem internationalen Umfeld mit exzellenten Arbeitsbedingungen und innovativen Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in angewandter Mathematik oder verwandtem STEM-Fach; Programmierkenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Bevorzugung von Frauen und schwerbehinderten Personen bei gleicher Qualifikation.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 27000 - 42000 € pro Jahr.
We are looking for the Scientific Computing Center (SCC) to start on 15.09.2025 limited for 3 years for a Scientific Researcher (m/f/d) Adjoint Monte Carlo Simulation for Inverse Problems PhD Position / 75% part-time The Scientific Computing Center (SCC) is a central scientific institution of KIT in connection with tasks in research, teaching, and innovation and performs overarching services within KIT and for external parties. We are looking for a researcher to work on uncertainty quantification and inverse problems in the setting of medical imaging problems. Specifically, the researcher will work on the development of efficient adjoint simulations for kinetic Monte Carlo simulations for radiative transport equations. Developing such simulations will require combining mathematical modeling techniques for deriving adjoint equations with programming techniques to produce an efficient implementation. In particular, a memory-efficient implementation is foreseen using reversible pseudorandom number generators. The ultimate goal is to integrate these techniques into an existing code, in collaboration with industrial partners. This position offers the possibility to acquire a PhD degree while working in the CSMM research group, headed by Professor Martin Frank. This thesis will be carried out within the scope of an interuniversity BMTFR project under the funding theme «Mathematics for Innovation», in collaboration with an industry partner. An industrial internship may also be possible within this framework. The successful applicant will also be associated with KIT\’s KCDS graduate school. Personal qualification You have a master\’s degree in applied mathematics, computational science or a compatible STEM subject. You can demonstrate a solid foundation in programming through either academic projects or otherwise. Knowledge or experience in at least one of these methodological fields is an advantage: mathematical modeling, stochastic simulation and uncertainty quantification. Further, prior experience in C++ and/or CUDA is a plus. Become a member of staff of the only German University of Excellence that conducts large-scale research on the national level. Work under excellent working conditions in an interna-tional environment and be active in research and academic education for our future. Benefit from specific training when starting your job and from a wide range of further qualification offers. Use our flexible working time models (flexitime, work from home), our sports and leisure offers, as well as our child and holiday care services. We also pay a share of EUR 25/month in the Job Ticket Baden-Württemberg. Enjoy a large variety of dishes, snacks, and beverages at our canteens. 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. Please apply online until 09.09.2025 using the vacancy number 356/2025 to Mr. Meschar, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Human Resources, Hermann-von-Helmholtz-Platz 1, 76344 Eggenstein-Leopoldshafen, Germany. For further information, please contact Dr. Emil Løvbak, e-mail: emil.loevback@kit.edu. Processing of your personal data by Karlsruhe Institute of Technology (KIT) will be subject to this Privacy Policy. You can find further information on the internet: www.kit.edu Curious about an exciting and versatile role in an agile team? Discover more about SCC as your professional place to be: https://www.scc.kit.edu/en/aboutus/working-at-scc.php KIT – The Research University in the Helmholtz Association
Scientific Researcher (m/f/d) Adjoint Monte Carlo Simulation for Inverse Problems Arbeitgeber: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Kontaktperson:
Karlsruher Institut für Technologie (KIT) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Scientific Researcher (m/f/d) Adjoint Monte Carlo Simulation for Inverse Problems
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Professoren oder Kommilitonen, die bereits in der Forschung tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu den Verantwortlichen am KIT herstellen.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte im Bereich der Monte Carlo Simulationen und inverse Probleme. Zeige in Gesprächen, dass du dich mit den neuesten Entwicklungen auskennst und wie deine Fähigkeiten dazu passen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Programmierkenntnisse in C++ und CUDA auffrischst. Praktische Übungen und Coding-Challenges können dir helfen, dein Wissen zu festigen und sicherer aufzutreten.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Begeisterung für interdisziplinäre Zusammenarbeit. Da die Position auch mit Industriepartnern zusammenarbeitet, ist es wichtig, dass du deine Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeiten hervorhebst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Scientific Researcher (m/f/d) Adjoint Monte Carlo Simulation for Inverse Problems
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle deine Unterlagen zusammen: Bereite alle erforderlichen Dokumente vor, einschließlich deines Lebenslaufs, deiner Masterzeugnisse und Nachweise über Programmierkenntnisse. Achte darauf, dass du auch ein Motivationsschreiben beifügst, in dem du deine Begeisterung für die Position und deine relevanten Erfahrungen darlegst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Motivationsschreiben deine Erfahrungen in den Bereichen mathematische Modellierung, stochastische Simulation und Unsicherheitsquantifizierung hervor. Wenn du Kenntnisse in C++ oder CUDA hast, stelle sicher, dass diese deutlich erwähnt werden.
Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben: In deinem Motivationsschreiben solltest du klar darlegen, warum du an dieser spezifischen Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Erreichung der Ziele des SCC beitragen können. Zeige deine Leidenschaft für Forschung und Innovation im Bereich medizinischer Bildgebung.
Überprüfe deine Bewerbung: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass du die Bewerbungsfrist bis zum 09.09.2025 einhältst und die Bewerbung online über die angegebene Website einreichst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Karlsruher Institut für Technologie (KIT) vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Position
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut, insbesondere mit den Themen Unsicherheitsquantifizierung und inverse Probleme. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Ziele der Forschung im Bereich medizinische Bildgebung verstehst.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten oder Erfahrungen zu teilen, die deine Programmierkenntnisse und dein Verständnis für mathematische Modellierung demonstrieren. Dies könnte auch Erfahrungen mit C++ oder CUDA umfassen.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Forschungsgruppe und deren Projekte zu erfahren.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Position eine enge Zusammenarbeit mit Industriepartnern erfordert, ist es wichtig, deine Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Teile Beispiele, wie du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.