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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung im Bereich Maschinenlernen und numerische Analyse mit Lehrverpflichtungen.
- Arbeitgeber: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, innovative Forschungseinrichtung.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und familienfreundliche Umgebung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mathematik und Machine Learning in einem internationalen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD in angewandter Mathematik oder Maschinenlernen, Erfahrung in PDEs und Programmierkenntnisse.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und regelmäßigen Gehaltserhöhungen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 63000 € pro Jahr.
Ihr Arbeitsplatz: Research assistant position in “PDE and Machine Learning”
Ihre Aufgaben:
- Dauer: Zunächst auf bis zu zwei (2) Jahre befristet, mit der Möglichkeit der Verlängerung.
- Startdatum: Anpassung an die Verfügbarkeit der ausgewählten Kandidaten (vorzugsweise am 15. Januar 2026).
- Gehalt: Wettbewerbsfähiges internationales Jahresbruttogehalt gemäß dem deutschen TV-L (A13 / E 13) Tarif.
- Standort: Die Position ist in Erlangen, Bayern, Deutschland angesiedelt. Während der Schwerpunkt auf Forschung liegt, sind Zusammenarbeit mit der Lehrstuhlaktivität und Mentoring erforderlich. Die Position wird vom Freistaat Bayern finanziert und umfasst einige Lehrtätigkeiten.
Ihr Profil:
- Wünschenswerte Hintergrundkenntnisse:
- Doktorat in Angewandter Mathematik oder Maschinenlernen
- Hohe Erfahrung in Regelungstechnik und/oder Maschinenlernen
- Nachgewiesene Erfahrung in partiellen Differentialgleichungen und numerischer Analyse
- Computational Skills zur Entwicklung von Rechenprogrammen (Python und MATLAB)
- Fähigkeit, unabhängig und kollaborativ in einem internationalen und interdisziplinären Team zu arbeiten
- Exzellente Englischkenntnisse (mündlich und schriftlich)
Wir haben einiges zu bieten:
- Regelmäßiger Stufenanstieg und steigendes Gehalt nach Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) beziehungsweise Besoldung nach BayBesG sowie zusätzliche Jahressonderzahlung
- Urlaubsanspruch von 30 Tagen pro Kalenderjahr bei fünf Arbeitstagen pro Woche, mit zusätzlichen freien Tagen am 24. und 31. Dezember
- Betriebliche Altersversorgung sowie vermögenswirksame Leistungen
- Gründlicher Einarbeitungsprozess mit einem engagierten Team
- Gemeinsame Teambesprechungen
- Arbeitsplatz in fußläufiger Entfernung zu öffentlichen Verkehrsmitteln
- Familienfreundliches Umfeld mit Betreuungsangeboten, auch während der Schulferien
- Flexible Arbeitszeiten
- Ein breites Spektrum an Schulungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung
Stellenzusatz:
Bewerbungsverfahren:
- Bewerbungsfrist: Interessierte Kandidaten werden 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 Doktorarbeit.
- Kurze Beschreibung Ihrer bisherigen postdoktoralen Tätigkeiten (falls zutreffend).
- Beschreibung Ihrer Erwartungen an die PhD/postdoktorale Position in unserer Forschungsgruppe.
- Inklusive einer Liste von Publikationen und Preprints.
- Liste von 2-3 Professoren (mit Kontaktdaten), die ein Empfehlungsschreiben geben können. Erklären Sie Ihre Verbindung zu ihnen. Keine Empfehlungsschreiben sind zu diesem Zeitpunkt erforderlich.
- Einseitiger Vorschlag, der mit dem Forschungsbereich des ERC CoDeFeL-Projekts übereinstimmt.
- Betreff der E-Mail: FAU Assistant 2026
Dieser Aufruf auf der Website der FAU DCN-AvH: dcn.nat.fau.eu
Siehe offene Stellen unter: Siehe den Aufruf dieser offenen Stelle
Entgelt TV-L E 13, A 13
Arbeitszeit: Vollzeit
Research Associate for Teaching Support - Machine Learning & Numerics (m/f/d) Arbeitgeber: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Kontaktperson:
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Research Associate for Teaching Support - Machine Learning & Numerics (m/f/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen Forschern und Professoren. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können.
✨Bereite dich auf das Interview vor
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir im Interview gestellt werden könnten, und übe deine Antworten. Zeige, dass du nicht nur die nötigen Fähigkeiten hast, sondern auch leidenschaftlich an dem Thema interessiert bist. Wir wissen, dass du das kannst!
✨Zeige deine Projekte
Habe eine Auswahl deiner besten Arbeiten bereit, um sie während des Interviews zu präsentieren. Ob es sich um Forschungsprojekte oder Programmierarbeiten handelt, zeige, was du kannst! Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinem Können.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Außerdem kannst du dich über weitere offene Stellen informieren, die zu deinem Profil passen könnten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Associate for Teaching Support - Machine Learning & Numerics (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Dein Anschreiben sollte nicht nur deine Qualifikationen auflisten, sondern auch deine Motivation und Begeisterung für die Position deutlich machen. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest!
Struktur ist alles: Achte darauf, dass dein Lebenslauf klar und übersichtlich ist. Verwende Abschnitte für Ausbildung, Berufserfahrung und Publikationen. So können wir schnell einen Überblick über deine Fähigkeiten und Erfahrungen bekommen.
Referenzen sind wichtig: Vergiss nicht, 2-3 Professoren anzugeben, die uns mehr über dich erzählen können. Erkläre kurz, wie du mit ihnen verbunden bist. Das gibt uns einen besseren Eindruck von deinem Netzwerk und deiner akademischen Reise.
Forschungsvorschlag nicht vergessen: Dein einseitiger Forschungsvorschlag sollte gut durchdacht und auf das Projekt abgestimmt sein. Zeig uns, dass du die Ziele des ERC CoDeFeL Projekts verstehst und wie du dazu beitragen kannst. Das ist deine Chance, kreativ zu sein!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg vorbereitest
✨Mach dich mit der Position vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Stellenbeschreibung genau durchlesen. Verstehe die Anforderungen und überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und dich vorbereitet hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen aus deiner bisherigen Laufbahn, die deine Fähigkeiten in angewandter Mathematik, maschinellem Lernen oder numerischer Analyse demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu teilen, um deine Eignung für die Stelle zu untermauern.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das können Fragen zur Teamdynamik, den aktuellen Projekten oder den Erwartungen an die Lehrtätigkeiten sein. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über die Position und das Umfeld zu erfahren.
✨Sprich über deine Forschung
Sei bereit, über deine Dissertation und deine bisherigen Forschungsarbeiten zu sprechen. Erkläre, wie deine Ergebnisse zur Position passen und welche Ideen du für zukünftige Projekte hast. Das gibt dem Interviewer einen Einblick in deine Denkweise und Kreativität.
