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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung im Bereich Scientific Machine Learning und Entwicklung von Dissertationen.
- Arbeitgeber: Die Bergische Universität Wuppertal ist eine innovative, forschungsorientierte Campusuniversität mit über 26.000 Mitgliedern.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, 30 Urlaubstage und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Spannende interdisziplinäre Forschung in einem internationalen Umfeld mit exzellenter Unterstützung für deine Karriere.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Mathematik, Informatik oder Physik; Kenntnisse in Machine Learning und Programmierung erforderlich.
- Andere Informationen: Befristete Stelle bis 31.12.2028 mit der Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifizierung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, vernetzte, forschungsorientierte Campusuniversität. Gemeinsam stellen sich hier mehr als 26.000 Forschende, Lehrende, Studierende und Mitarbeitende den Herausforderungen in Gesellschaft, Kultur, Bildung, Ökonomie, Technik, Natur und Umwelt.
An der Bergischen Universität Wuppertal suchen wir im von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Sonderforschungsbereich SFB 1701 »Port-Hamiltonian Systems« Unterstützung. Die Stelle befasst sich mit struktur-erhaltendem Scientific Machine Learning für port-Hamiltonsche gewöhnliche Differentialgleichungen und differential-algebraische Gleichungen.
SIE ERWARTET
- Ein ausgezeichnetes Forschungsumfeld in einem lebendigen interdisziplinären Forschungsverbund
- Internationale Zusammenarbeit und Austausch
- Forschung, die die Theorie der port-Hamiltonschen Systeme voranbringt
- Unterstützung, Betreuung und professionelle Weiterbildung, um Sie auf Spitzenleistungen in Ihrer Forschung vorzubereiten, interdisziplinäre Forschung zu fördern und Karriereentwicklungsmöglichkeiten einzubeziehen
AUFGABEN
- Mitarbeit an der Forschung im Projekt »Datengetriebene Surrogatmodellierung für differential-algebraische port-Hamiltonsche Systeme« des SFB 1701 unter der Leitung von Prof. Dr. Peter Zaspel und Prof. Dr. Michael Günther
- Gemeinsame Entwicklung und Veröffentlichung wissenschaftlicher Artikel, Präsentation der Ergebnisse auf Workshops und Konferenzen
- Zunehmend eigenständige Entwicklung von Forschungsideen im Bereich des SFB und Anfertigung einer Dissertation
- Beteiligung an der Vernetzung innerhalb der Mitglieder des SFB, in die Fakultät hinein und die kooperierenden Fakultäten, national und international
- Teilnahme und Mitwirkung an den Angeboten des strukturierten Doktorandenprogrammes des SFB 1701
IHR PROFIL
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im Fach Mathematik, Informatik, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Fundierte Kenntnisse in (Scientific) Maschine Learning sowie Kenntnisse in numerischer Analysis und numerischer linearer Algebra
- Kenntnisse in paralleler Programmierung sind wünschenswert. Vorkenntnisse in differential-algebraischen Gleichungen, Gauß-Prozessen oder Kern-basierten Methoden sind von Vorteil
- Programmiererfahrung in Python oder C/C++
- Gute Englischkenntnisse, sowohl als lokale Arbeitssprache als auch wegen der internationalen Zusammenarbeit
- Kompetente Persönlichkeit mit Eigeninitiative und Engagement, die in der Lage ist, selbstständig und in Kooperationen zu arbeiten
Es handelt sich um Qualifizierungsstellen im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die der Durchführung eines drittmittelfinanzierten Forschungsprojektes dient. Die Laufzeit des Arbeitsvertrages wird der angestrebten wissenschaftlichen Qualifizierung angemessen gestaltet.
Beginn zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Dauer befristet bis 31.12.2028
Stellenwert E 13 TV-L
Umfang Teilzeit 75 % der tariflichen Arbeitszeit
Kennziffer 25063
Ansprechpartner*in Herr Prof. Dr. Peter Zaspel, Prof. Dr. Michael Günther
Bewerbungsfrist 15.07.2025
WIR BIETEN IHNEN
- Kollegiales und wertschätzendes Miteinander
- Betriebliches Gesundheitsmanagement und UniSport
- Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice
- Arbeiten in internationalem Kontext
- 30 Urlaubstage
- Großes Fort- und Weiterbildungsangebot
- Familienfreundliche Arbeitsbedingungen
- Betriebliche Altersvorsorge
An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein, um unserem Anspruch exzellenter Forschung gerecht werden zu können. Diese Werte sind auch zentraler Bestandteil des SFB 1701. Bewerbungen von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Behinderung und ihnen gleichgestellten Personen sind willkommen. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.
DER BEWERBUNG SIND BEIZUFÜGEN
- ein Motivationsschreiben
- aktueller Lebenslauf
- das Zeugnis des Bachelorabschlusses, einschließlich Diploma Supplement
- das Zeugnis des Masterabschlusses, einschließlich Diploma Supplement. Falls das Masterzeugnis noch nicht vorgelegt werden kann, können auch Nachweise über die bisherigen Studienleistungen oder ein vorläufiges Prüfungszeugnis vorgelegt werden
Bitte verzichten Sie auf ein Foto in Ihren Bewerbungsunterlagen. Für die Auswahl zählen allein Ihre Qualifikation und bisherigen Erfahrungen. Unvollständig eingereichte Bewerbungen können nicht berücksichtigt werden.
Wissenschaftlicher Wissenschaftliche Mitarbeiterin - [\'Vollzeit\'] Arbeitgeber: Bergische Universität Wuppertal
Kontaktperson:
Bergische Universität Wuppertal HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftlicher Wissenschaftliche Mitarbeiterin - [\'Vollzeit\']
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitenden der Bergischen Universität Wuppertal, um mehr über die Arbeitskultur und spezifische Anforderungen der Stelle zu erfahren. Oft können persönliche Kontakte wertvolle Einblicke geben.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte im Bereich port-Hamiltonsche Systeme. Zeige in Gesprächen oder bei Veranstaltungen, dass du dich aktiv mit den Themen auseinandersetzt und Interesse an der Forschung hast.
✨Tipp Nummer 3
Nimm an Workshops oder Konferenzen teil, die sich mit Scientific Machine Learning oder verwandten Themen beschäftigen. Dies kann dir helfen, relevante Kontakte zu knüpfen und deine Kenntnisse zu vertiefen.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf mögliche Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu deiner Forschungserfahrung und deinen Kenntnissen in Python oder C/C++ übst. Zeige, dass du sowohl selbstständig als auch im Team arbeiten kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftlicher Wissenschaftliche Mitarbeiterin - [\'Vollzeit\']
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für die Forschung im Bereich port-Hamiltonsche Systeme und deine spezifischen Kenntnisse im (Scientific) Machine Learning darlegst. Betone, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Stelle passen.
Lebenslauf: Erstelle einen aktuellen Lebenslauf, der deine akademische Ausbildung, relevante Erfahrungen und Fähigkeiten klar strukturiert darstellt. Achte darauf, dass du Programmierkenntnisse in Python oder C/C++ sowie deine Kenntnisse in numerischer Analysis hervorhebst.
Zeugnisse und Nachweise: Füge alle erforderlichen Zeugnisse bei, einschließlich deines Bachelor- und Masterabschlusses mit Diploma Supplement. Wenn dein Masterzeugnis noch nicht vorliegt, lege Nachweise über bisherige Studienleistungen oder ein vorläufiges Prüfungszeugnis bei.
Vollständigkeit der Bewerbung: Überprüfe deine Bewerbungsunterlagen auf Vollständigkeit, bevor du sie einreichst. Achte darauf, dass du kein Foto beifügst, da dies nicht erforderlich ist. Unvollständige Bewerbungen können nicht berücksichtigt werden.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bergische Universität Wuppertal vorbereitest
✨Verstehe die Forschungsprojekte
Informiere dich gründlich über den Sonderforschungsbereich SFB 1701 und die spezifischen Projekte, an denen du arbeiten würdest. Zeige im Interview, dass du die Ziele und Herausforderungen der Forschung verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu passen.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Themen wie Scientific Machine Learning, numerische Analysis und Programmierung in Python oder C/C++. Übe, deine Kenntnisse klar und präzise zu erklären, um dein Fachwissen zu demonstrieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da internationale Zusammenarbeit und interdisziplinäre Forschung wichtig sind, betone deine Erfahrungen in Teamprojekten. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Kommunikation in einem internationalen Kontext zeigen.
✨Stelle eigene Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen für das Interview vor, die dein Interesse an der Position und dem Forschungsumfeld zeigen. Fragen zu den Erwartungen an die Rolle oder zu zukünftigen Projekten können dir helfen, einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
