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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung und Lehre im Bereich Machine Learning in der Physik.
- Arbeitgeber: Exzellenzcluster an der Universität Tübingen mit innovativer Forschungsumgebung.
- Mitarbeitervorteile: Möglichkeit zur Mitgestaltung von Forschungsprojekten und internationaler Master-Programm.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Physik mit modernster Technologie und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD oder gleichwertiger Abschluss sowie Lehrerfahrung auf Professorebene erforderlich.
- Andere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung, besonders ermutigt werden Frauen und internationale Bewerber.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 100000 € pro Jahr.
Die Fakultät für Wissenschaften der Universität Tübingen lädt Bewerbungen für eine W3-Professur in Machine Learning in Physics am Institut für Physik ein, die so bald wie möglich beginnt. Die Professur ist im Exzellenzcluster "Machine Learning: Neue Perspektiven für die Wissenschaft" eingebettet, der nun in die zweite Förderphase eintritt.
Der erfolgreiche Kandidat wird erwartet, ein etabliertes Forschungsprofil in einem Kernbereich der Physik sowie eine starke Erfolgsbilanz in Forschungsfragen im Zusammenhang mit Machine Learning und/oder künstlicher Intelligenz zu haben. Kernbereiche der Physik umfassen die Struktur von kondensierter Materie (Beschreibung von Vielkörpersystemen), Quantenphysik (Charakterisierung von Quantenstaaten in Vielkörpersystemen) und theoretische Teilchenphysik. In all diesen Bereichen findet eine methodische Entwicklung durch Machine Learning statt — zum Beispiel bei der Vorhersage der Entwicklung komplexer molekularer Systeme über lange Zeiträume, der Untersuchung quantenmechanischer Effekte in der Informationsverarbeitung innerhalb von (quanten) neuronalen Netzen oder in der Elementarteilchenphysik an Hochenergie-Beschleunigern.
Das Ziel der Professur ist es, die Forschung an einem der Forschungszentren des Instituts für Physik (BioNanoPhysics Center, Center for Quantum Science oder Kepler Center) eng mit den laufenden Aktivitäten im Bereich Machine Learning in Tübingen zu integrieren. Der Ernannte wird erwartet, aktiv am Institut für Physik und im Exzellenzcluster beteiligt zu sein, unter anderem durch die Verfolgung gemeinsamer Forschungsprojekte an der Schnittstelle von Machine Learning und Physik sowie durch das Engagement in organisatorischen und umsetzungsbezogenen Aufgaben innerhalb des Exzellenzclusters.
In Bezug auf die Lehre wird von der Professur erwartet, dass sie Kurse im Institut für Physik anbietet und auch zum internationalen Masterprogramm "Machine Learning" beiträgt, das vom Institut für Informatik angeboten wird. Zu den erforderlichen Qualifikationen gehören ein PhD oder gleichwertiger Abschluss sowie postdoktorale Qualifikationen und Lehrerfahrung, die den Anforderungen einer Vollprofessur entsprechen.
Die Universität Tübingen setzt sich für Chancengleichheit und Vielfalt ein und fördert aktiv die Gleichstellung. Insbesondere werden weibliche Wissenschaftlerinnen ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen, ebenso wie Bewerber aus dem Ausland. Bewerbungen von gleich qualifizierten Kandidaten mit Behinderungen werden bevorzugt behandelt.
Bitte reichen Sie Ihre vollständige Bewerbung über die Bewerbungsseite der Universität Tübingen bis zum 15. Februar 2026 ein. Fragen zur Ausschreibung und zum Bewerbungsportal können an den Dekan der Fakultät für Wissenschaften der Universität Tübingen, Professor Dr. Thilo Stehle, gerichtet werden.
W3-Professorship in Machine Learning in Physics Arbeitgeber: Cyber Valley GmbH
Kontaktperson:
Cyber Valley GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: W3-Professorship in Machine Learning in Physics
✨Netzwerken ist alles!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen über deine Forschung und Interessen. Oft ergeben sich so tolle Möglichkeiten, die nicht in Stellenanzeigen stehen.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenangebote zu dir kommen. Recherchiere gezielt nach Institutionen und Projekten, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen Kooperationen oder offenen Positionen.
✨Präsentiere deine Arbeit!
Bereite eine überzeugende Präsentation deiner bisherigen Forschung vor. Egal ob bei einem Seminar oder einem informellen Treffen – zeige, was du kannst und wie deine Arbeit zur Entwicklung im Bereich Machine Learning und Physik beiträgt. Das bleibt im Gedächtnis!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine passende Stelle gefunden hast, bewirb dich direkt über die Website der Universität Tübingen. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung alle Anforderungen erfüllt und du die besten Chancen hast, in den Auswahlprozess aufgenommen zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: W3-Professorship in Machine Learning in Physics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine persönliche Ansprache und erzähle uns von deinen Erfahrungen und deiner Motivation. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Fokussiere auf relevante Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Forschungserfahrungen im Bereich Machine Learning und Physik klar darstellst. Wir wollen sehen, wie deine bisherigen Projekte zu den Anforderungen der Professur passen.
Struktur ist alles: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout hilft uns, deine Qualifikationen besser zu erfassen.
Reiche deine Bewerbung über unsere Website ein: Vergiss nicht, deine vollständige Bewerbung über die offizielle Website der Universität Tübingen einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle gelangt und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cyber Valley GmbH vorbereitest
✨Forschungsschwerpunkte verstehen
Mach dich mit den aktuellen Forschungsschwerpunkten der Universität Tübingen und des Excellence Clusters vertraut. Zeige im Interview, dass du die Verbindung zwischen Maschinenlernen und Physik verstehst und wie deine eigene Forschung dazu passt.
✨Praktische Beispiele vorbereiten
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Forschung vor, die zeigen, wie du Methoden des Maschinenlernens in der Physik angewendet hast. Das hilft, deine Expertise zu untermauern und macht deine Antworten greifbarer.
✨Lehransatz klar kommunizieren
Überlege dir, wie du deine Lehrmethoden und -philosophien im Interview präsentieren möchtest. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du Kurse im Bereich Maschinenlernen gestalten würdest und welche innovativen Ansätze du einbringen kannst.
✨Netzwerk und Zusammenarbeit betonen
Hebe hervor, wie wichtig dir die Zusammenarbeit mit anderen Forschern ist. Bereite Ideen vor, wie du interdisziplinäre Projekte im Rahmen des Excellence Clusters initiieren könntest, um die Synergien zwischen Maschinenlernen und Physik zu fördern.
