Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Methoden zur Vorhersage seismischer Wellen mit maschinellem Lernen.
- Unternehmen: Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften an der Universität Hamburg.
- Vorteile: Zuverlässige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und 30 Tage Urlaub pro Jahr.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Fokus auf Gleichheit und Vielfalt.
- Warum dieser Job: Arbeite an einem spannenden Projekt mit realem Einfluss auf die Geophysik.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Geophysik, Physik oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Institution: Faculty of Mathematics, Informatics and Natural Sciences, Department of Earth System Sciences, Geophysics
Salary level: EGR. 13 TV-L
Start date: until 30.06.2029 (subject to external funding approval)
Application deadline: 01.07.2026
Scope of work: part‑time (75 % of standard work hours)
Overview: Die Position ist Teil des vorgeschlagenen Projekts "Prediction of Seismic Wavefields at Depth" und gehört zum Gemeinschaftsprojekt PREDICT‑NN "Newtonian Noise Cancelling Headphones" im Rahmen der F&E für das Einstein-Teleskop. Der erfolgreiche Kandidat wird zu fortschrittlichen Methoden zur Charakterisierung und Minderung von Newtonian Noise beitragen, indem er maschinelles Lernen, Hochleistungsrechnen und neuartige Sensortechnologien integriert.
Responsibilities: Aufgaben umfassen akademische Dienstleistungen im Projekt. Der Doktorand wird sich auf die Vorhersage des seismischen Wellenfeldes in der Tiefe unter Verwendung von Oberflächen-Seismikmessungen und lokalen Standortproxies konzentrieren. Zu den Verantwortlichkeiten gehören:
- Sammlung und Vorbereitung von Datensätzen aus dem KiK‑net-Beobachtungsnetzwerk.
- Entwicklung und Implementierung einer Architektur für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Bodenbewegung in der Tiefe.
- Robuste Schätzung entsprechender Unsicherheiten.
- Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern zur Validierung von Vorhersagen anhand von realen Daten aus Testfeldern wie dem Schwarzwald-Observatorium.
- Beitrag zur Reduzierung der Abhängigkeit von Bohrlochsensoren und Optimierung von Ansätzen zur Minderung von Newtonian Noise im Einstein-Teleskop.
Profile: Bewerber sollten einen Hochschulabschluss in einem relevanten Bereich haben. Wir begrüßen Bewerbungen von Kandidaten, die die folgenden Anforderungen erfüllen:
- Abgeschlossenes forschungsorientiertes Masterstudium in Geophysik, Physik, Informatik, Angewandter Mathematik oder einem eng verwandten Bereich; der Abschluss muss bei Unterzeichnung des Arbeitsvertrags vorliegen.
- Hervorragende akademische Leistungen mit nachgewiesenem Forschungspotenzial in Anwendungen des maschinellen Lernens und der seismologischen Datenanalyse.
- Starke Hingabe an wissenschaftliche Fragestellungen, Zuverlässigkeit und die Fähigkeit, effektiv in interdisziplinären Teams zusammenzuarbeiten.
Essential Skills And Qualifications: Starker Hintergrund in der seismologischen Datenanalyse und/oder der seismischen Standortcharakterisierung. Erfahrung im maschinellen Lernen, insbesondere dessen Anwendung auf seismologische Probleme. Programmierkenntnisse in Python, MATLAB oder einer vergleichbaren Sprache für wissenschaftliches Rechnen. Ausgezeichnete Englischkenntnisse, sowohl mündlich als auch schriftlich, mit der Fähigkeit, effektiv in einem internationalen Forschungsumfeld zu kommunizieren.
Prior Experience in Several of the Following Fields Is Beneficial: Hochleistungsrechnen oder parallele Verarbeitung für geophysikalische Anwendungen. Verschiedene Architekturen des maschinellen Lernens für geophysikalische Datensätze. Vorhersage des seismischen Wellenfeldes oder die Analyse seismischer Standortparameter. Quantifizierung von Unsicherheiten in Modellen des maschinellen Lernens. Entwicklung oder Beitrag zu Open-Source-Wissenschaftssoftware.
Benefits: Zuverlässige Vergütung basierend auf Tarifverträgen. Möglichkeiten zur Weiterbildung. Universitätsrenten. Attraktive Lage. Flexible Arbeitszeiten. Möglichkeiten zur Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben. Gesundheitsmanagement (EGYM Wellpass). Bildungsurlaub. 30 Tage Urlaub pro Jahr.
Equal Opportunity Statement: Die Universität Hamburg setzt sich für Gleichheit, Vielfalt und Inklusion ein. Wir begrüßen daher alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, ethnischer oder sozialer Herkunft, Alter, Religion oder Glauben, Behinderung oder chronischer Krankheit. Schwerbehinderte und behinderte Bewerber mit demselben Status werden gegenüber gleich qualifizierten nicht behinderten Bewerbern bevorzugt.
Research Associate for the Project “Prediction of Seismic Wavefields at Depth ” in the Project [...] Arbeitgeber: University of Hamburg
Die Universität Hamburg bietet Ihnen als Teamleitung Warengruppen- und Supportmanagement die Möglichkeit, aktiv an der digitalen Transformation der Beschaffungs- und Reisekostenprozesse mitzuwirken. Mit einem starken Fokus auf Weiterbildung, flexiblen Arbeitszeiten und einer attraktiven Lage in Hamburg fördert die UHH eine wertschätzende und inklusive Arbeitskultur, die Raum für persönliche und berufliche Entwicklung lässt. Zudem profitieren Sie von einer sicheren Vergütung nach Tarif und einem umfassenden Gesundheitsmanagement, was die UHH zu einem hervorragenden Arbeitgeber macht.
