PhD Student (m/f/d) Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt 85049 Ingolstadt; Germany Rese[...]

Die Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) ist eine staatlich anerkannte Universität in kirchlicher Trägerschaft. Sie engagiert sich für starke Forschung und exzellente Lehre und kombiniert erstklassige Studienbedingungen mit internationalem Fokus. Acht Fakultäten bieten ein breites Fächerspektrum für rund 5.000 Studierende. Die Universität beschäftigt 900 Personen unterschiedlicher Glaubensrichtungen und Überzeugungen. Die KU strebt an, eine akademische und bildungskulturelle Verantwortung zu schaffen, die auf der christlichen Sicht des menschlichen Lebens basiert.

Die Forschungsgruppe Reliable Machine Learning an der KU Eichstätt-Ingolstadt sucht hochmotivierte Kandidaten für eine Teilzeitstelle (75%) als PhD-Student (m/w/d) zum nächstmöglichen Zeitpunkt mit einer Vertragsdauer von 3 Jahren. Der Arbeitsort ist in Ingolstadt. Das Gehalt richtet sich nach dem Tarifvertrag (TV-L), Stufe 13 (75%).

Die Forschungsgruppe Reliable Machine Learning (geleitet von Prof. Felix Voigtlaender) ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft (MIDS) an der KU Eichstätt-Ingolstadt und wird durch die High-Tech Agenda Bayern gefördert. Die ausgeschriebene Stelle wird über das Emmy Noether-Projekt „Stabilität und Lösbarkeit im Deep Learning“ finanziert. Dieses Projekt konzentriert sich auf die mathematische Analyse von Algorithmen des maschinellen Lernens mit besonderem Fokus auf Fragen der Stabilität, Berechenbarkeit und Robustheit von Methoden des Deep Learning.

Ihre Aufgaben

• Beitrag zum Forschungsprojekt „Stabilität und Lösbarkeit im Deep Learning“, wobei Ihre Forschung Teil Ihrer Dissertation sein wird
• Wissenstransfer durch Publikationen und Teilnahme an Konferenzen

Ihr Profil

• Masterabschluss (oder gleichwertiger Abschluss) in Mathematik, vorzugsweise mit einem Schwerpunkt auf einem der folgenden Themen:
• Maschinelles Lernen
• (Hochdimensionale) Wahrscheinlichkeitstheorie
• Reelle und funktionale Analyse
• Informationsbasierte Komplexität
• Der Masterabschluss kann zum Zeitpunkt der Bewerbung noch in Bearbeitung sein, muss jedoch zu Beginn der Stelle abgeschlossen sein.
• Interesse an der mathematischen Analyse von Algorithmen des maschinellen Lernens
• Praktische Erfahrung in Programmierung und maschinellem Lernen (wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich)
• Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich, aber Bewerber werden ermutigt, diese während ihrer Anstellung an der KU zu entwickeln.

Unser Angebot

• Möglichkeit, eigene Forschungsinteressen zu verfolgen und einen Doktortitel in Mathematik zu erwerben
• Attraktiver und teamorientierter Arbeitsplatz in einem modernen Universitätsumfeld
• Interessantes, verantwortungsvolles und vielseitiges Aufgabenspektrum
• Internationale Kontakte

Ihre Bewerbung

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung als eine einzige PDF-Datei, die Folgendes enthält:

• Anschreiben
• Lebenslauf
• Liste der Publikationen (sofern vorhanden)
• (Scans von) Zeugnissen akademischer Abschlüsse (BSc, MSc usw.), einschließlich belegter Kurse und Noten
• Elektronische Kopie (oder den aktuellen Entwurf) der Masterarbeit
• Empfehlungsschreiben per E-Mail bis zum 15. Januar 2026 an Prof. Dr. Felix Voigtlaender

Die eingereichten Dokumente werden nach Abschluss des Rekrutierungsprozesses gemäß den Datenschutzbestimmungen gelöscht. Alle Mitarbeiter sind verpflichtet, die Natur und Mission der KU gemäß ihrer Missions- und Gründungsurkunde anzuerkennen. Die Universität ist daher daran interessiert, Bewerbungen mit relevanten Informationen in dieser Hinsicht zu erhalten. Es gibt keine spezifischen konfessionellen Anforderungen für eine Anstellung an der KU.

Die KU setzt sich für die Förderung der Chancengleichheit von Männern und Frauen ein und möchte sicherstellen, dass ihre Mitglieder Beruf und Familie vereinbaren können. Bewerber mit schweren Behinderungen, die ebenso geeignet sind wie andere Bewerber, werden bevorzugt.