PhD position in GW detectors

42.500 Studierende und 7.750 Mitarbeitende in Lehre, Forschung und Verwaltung arbeiten gemeinsam daran, Perspektiven für die Zukunft zu gestalten – das ist die Universität Münster. Das Institut für Kernphysik der Fakultät für Physik an der Universität Münster, Deutschland, sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n Doktorand*in (Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in, Entgeltgruppe E 13 TV-L) für eine befristete Teilzeitstelle (67%) für 3 Jahre.

Ihre Aufgaben:

• Diese Position ist an die Arbeit auf eine Promotion gebunden;
• Aktive Teilnahme an der Simulation und Modellierung von Newtonrauschen für unterirdische Gravitationswellendetektoren wie dem Einstein-Teleskop;
• Durchführung numerischer Simulationen der seismischen Wellenausbreitung und des Newtonrauschens mit Werkzeugen wie SPECFEM3D und COMSOL Multiphysics;
• Entwicklung und Testung vereinfachter und komplexer Höhlengestaltungen (z.B. sphärisch, kubisch, realistische unterirdische Strukturen), um die Abhängigkeit des Newtonrauschens von Struktur und Spiegelposition zu untersuchen;
• Untersuchung der Möglichkeit, Methoden des maschinellen Lernens, einschließlich physik-informierter neuronaler Netze (PINNs), zu integrieren, um Simulationen zu beschleunigen und unterirdische Konfigurationen zu optimieren;
• Vorbereitung von Berichten, Präsentationen und wissenschaftlichen Publikationen der Forschungsergebnisse in Fachzeitschriften und auf Konferenzen;
• Teilnahme an der Lehre und Betreuung von Studierenden (Bachelor- und Masterarbeiten) in verwandten Forschungsthemen.

Unsere Erwartungen:

• Ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder gleichwertig) in Physik, Geophysik oder einem verwandten Bereich;
• Erfahrung in numerischen Simulationen (z.B. Wellenausbreitung, Finite-Elemente-Modellierung oder vergleichbare computerunterstützte Methoden);
• Gute Programmierkenntnisse in Python und/oder C/C++;
• Gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse zur Zusammenarbeit in einem internationalen Forschungsteam;
• Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere physik-informierte neuronale Netze (PINNs) oder verwandte KI-basierte Modellierungsansätze, sind von Vorteil;
• Ein hohes Maß an Motivation, Eigeninitiative und wissenschaftlicher Neugier sowie die Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im interdisziplinären Team zu arbeiten;
• Starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten.

Vorteile für Sie:

• Wertschätzung, Engagement, Offenheit und Respekt – Werte, die uns wichtig sind;
• Wenn Sie Angehörige oder kleine Kinder betreuen, bietet unser Familienservicebüro konkrete Unterstützung, um Ihnen zu helfen, Ihre privaten und beruflichen Verpflichtungen in Einklang zu bringen;
• Als Bildungseinrichtung sind wir stark engagiert, berufliche Ausbildung und Weiterbildungsmöglichkeiten anzubieten, die auf Ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind;
• Als Universitätsmitarbeiter*in haben Sie Anspruch auf zahlreiche Vorteile, die öffentlichen Dienstleistern zustehen, z.B. eine attraktive betriebliche Altersversorgung (VBL), einen jährlichen Weihnachtsbonus und eine Stelle, die vor wirtschaftlichen Schwankungen geschützt ist.

Die Universität Münster unterstützt nachdrücklich Chancengleichheit und Vielfalt. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität. Wir setzen uns für die Schaffung familienfreundlicher Arbeitsbedingungen ein. Wir ermutigen aktiv Bewerbungen von Frauen. Frauen mit gleichwertigen Qualifikationen und akademischen Leistungen werden bevorzugt berücksichtigt, es sei denn, es gibt Gründe, die die Auswahl eines anderen Kandidaten erforderlich machen.

Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Dr. Waleed Esmail (+49 (0) 251 8334947 / waleed.esmail@uni-muenster.de) oder Prof. Dr. Alexander Kappes (+49 (0) 251 8334996 / alexander.kappes@uni-muenster.de). Sie können uns Ihre Bewerbung auch elektronisch im PDF-Format an alexander.kappes@uni-muenster.de senden. Bitte beachten Sie, dass wir andere Dateiformate nicht berücksichtigen können.