Nachwuchsgruppenleiter*in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing«

Folgende zunächst auf drei Jahre befristete, drittmittelfinanzierte Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Vollzeit zu besetzen: Nachwuchsgruppenleiter*in zur Forschung im Bereich »Physics-Informed Machine Learning for Manufacturing« Thematische Einordnung: Physics-informed Machine Learning ist ein Ansatz, der Techniken des maschinellen Lernens mit physikbasierten Modellen kombiniert, um komplexe Probleme in Wissenschaft und Technik zu lösen. Das Ziel von physics-informed Machine Learning besteht darin, physikalisches Wissen und Randbedingungen in maschinelle Lernmodelle zu integrieren, um deren Genauigkeit, Robustheit und Interpretierbarkeit zu verbessern. Die einzurichtende Nachwuchsgruppe soll moderne Ansätze auf diesem Gebiet weiterentwickeln und darauf aufbauend, neue Ansätze für die Weiterentwicklung der Produktionstechnik erforschen. Ihre Aufgaben: Aufbau und Leitung einer eigenen Forschungsgruppe im interdisziplinären Forschungsprogramm der GSaME Weiterentwicklung des Forschungsprogrammes der GSaME Durchführung unabhängiger interdisziplinärer Forschung Mitwirkung im Qualifizierungsprogramm der GSaME Ihr Profil: Die GSaME erwartet von Bewerber*innen ein abgeschlossenes einschlägiges naturwissenschaftliches, ingenieurwissenschaftliches, mathematisches oder informationstechnisches Hochschulstudium und ein nachgewiesenes Interesse an interdisziplinärer Forschung sowie: eine exzellente Promotion in einem der relevanten Fachgebiete in der Regel mindestens 1 Jahr Postdoc-Erfahrung wissenschaftliche Exzellenz, nachgewiesen durch Veröffentlichungen, Patente, Auszeichnungen, Preise, Drittmitteleinwerbung etc. Erfahrung in der interdisziplinären Forschung gewünscht vorzugsweise internationale Forschungserfahrung, in der Regel nachgewiesen durch wissenschaftliche Auslandserfahrung, internationale Veröffentlichungen oder Kooperationen mit ausländischen Forschungseinrichtungen während der Promotion oder in der Postdoc-Phase Kooperations- und Kommunikationsfähigkeit, Belastbarkeit und Kreativität idealerweise Führungserfahrung Wir bieten Ihnen: die Möglichkeit zur Habilitation oder vglb. akademischer Qualifizierung Finanzierung einer Forschungsgruppe für vorerst 3 Jahre eine Vergütung nach TV-L bis zu EG 14 ein international geprägtes Arbeitsumfeld in der Spitzenforschung der Produktionstechnik die Zusammenarbeit mit exzellenten Universitätsinstituten, der FhG und Industriepartnern Die Universität Stuttgart möchte den Anteil von Frauen im wissenschaftlichen Bereich erhöhen, weshalb Bewerbungen von qualifizierten Frauen besonders willkommen sind. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die Einstellung erfolgt durch die Zentrale Verwaltung. Bitte richten Sie Ihre Bewerbung per E-Mail (z. Hd. v. Dr. Gabriele Erhardt, gabriele.erhardt@gsame.uni-stuttgart.de) mit den üblichen Unterlagen und einer maximal 5-seitigen Beschreibung des geplanten Forschungsvorhabens bis zum 30. September 2025 an den Vorsitzenden des Vorstandes. Prof. Dr.-Ing. Bernhard Mitschang Universität Stuttgart GSaME Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering Nobelstr. 12 D-70569 Stuttgart www.gsame.uni-stuttgart.de Bewerbungs- und Vorstellungskosten können leider nicht erstattet werden. Aus Verwaltungs- und Kostengründen werden Ihre Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt und nach Abschluss des Auswahlverfahrens datenschutzgerecht vernichtet. Informationen nach Art. 13 DS-GVO zum Umgang mit Bewerberdaten finden Sie unter https://uni-stuttgart.de/datenschutz/bewerbung/.Informationstechnik (IT) Maschinenbau Produktionstechnik Physik Informatik Mathematik Physik Mathematik Gruppenleitung, Teamleitung, Laborleitung, Abteilungsleitung, Referatsleitung Lehre & Forschung, Wissenschaft IT, EDV, Telekommunikation Universität Vollzeit