Das Max Rubner-Institut ist die Forschungs- und Beratungseinrichtung des Bundes im Bereich Ernährung und Lebensmittel. Etwa 700 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter arbeiten an den vier Standorten in Deutschland, darunter 200 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die in neun Fachinstituten sowie im Nationalen Referenzzentrum für authentische Lebensmittel (NRZ-Authent) intern und extern vernetzt für die Politikberatung und zum Nutzen des Gemeinwohls forschen.
Mitarbeit in der Technologie, im Vertrieb, im Projektmanagement, in der Forschung und Entwicklung und bei Inbetriebnahmen von komplexen Anlagen vor Ort beim Kunden. Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung per E-Mail oder Post mit vollständigen Unterlagen.
Mit seinen gebäudebezogenen Aufgaben ist es elementar wichtig für die Primärprozesse Forschung, Lehre, Studium und Weiterbildung der Universität. Insgesamt werden rund 180 Gebäude aller Art mit mehr als 19.000 Räumen bewirtschaftet Im Dezernat 3 / Gebäudemanagement ist folgende Stelle zum nächstmöglichen Zeitpunkt unbefristet zu besetzen: Technische Mitarbeiterin oder Technischer Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Schließanlagen und Sicherheitsdienst (EntgGr. 9a TV-L, 100 %) Ihre Stelle im Überblick Anpassung der Schließberechtigungen im Betrieb (Datenbankanwendung)selbständige Problemlösung bzgl.
Das Max Rubner-Institut ist die Forschungs- und Beratungseinrichtung des Bundes im Bereich Ernährung und Lebensmittel. Etwa 700 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter arbeiten an den vier Standorten in Deutschland, darunter 200 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die in neun Fachinstituten sowie im Nationalen Referenzzentrum für authentische Lebensmittel (NRZ-Authent) intern und extern vernetzt für die Politikberatung und zum Nutzen des Gemeinwohls forschen.
Abhängig von ihren Kenntnissen und ihrer akademischen Ausbildung wird sich Ihre Forschung wie folgt gestalten: Promotion im Bereich „Spatial Data Science in Enviornmental Planning“Mit bereits abgeschlossener Promotion: Ihr eigenständiges Forschungsprofil weiterentwickeln und zur Umsetzung von Forschungsprojekten beitragen Die folgenden Themenbereiche sind dabei von besonderem Interesse: Partizipative und multi-kriterielle Optimierungsansätze zur Unterstützung umweltbezogener Entscheidungsprozesse (z.B. bei Landnutzungsänderungen, Biodiversitätsverlust oder Klimaanpassung in Städten)Statistische Modelle/KI-basierte Modelle zur Entwicklung von Emulatoren für komplexe prozessbasierte Modelle, beispielsweise für lokale oder regionale KlimamodelleKI-basierte Ansätze zur automatisierten Informationsgewinnung aus Bilddaten, insbesondere aus Satellitenfernerkundungs- und Street-View-Daten Weitere Tätigkeiten: Sie leisten Beiträge und setzen eigene Impulse zur Einwerbung von DrittmittelnSie unterstützen die Lehre und den Unterhalt des Computerraumes am Institut für UmweltplanungSie betreuen B.Sc. und M.Sc.
Wir suchen hochmotivierte und kreative Kandidat*innen mit einem starken Interesse an den mathematischen und rechnerischen Grundlagen inverser Probleme und des wissenschaftlichen Rechnens im großen Maßstab, die motiviert sind, interdisziplinäre Forschung in den Bereichen Physik, Nanotechnologie, fortgeschrittenes Rechnen, Materialwissenschaften und Design zu betreiben. Kernqualifikationen: Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder gleichwertige Qualifikation) in angewandter Mathematik, Computerphysik, wissenschaftlichem Rechnen, Elektrotechnik oder einem eng verwandten Fachgebiet.Fundierte Kenntnisse in numerischer Analysis und partiellen Differentialgleichungen.Erfahrung mit numerischen Methoden für zeitabhängige partielle Differentialgleichungen.Hervorragende Programmierkenntnisse in C/C++ (erforderlich); Python oder ähnliche Programmiersprache wird dringend empfohlen.Solides Verständnis von Algorithmenentwicklung und Rechenkomplexität.Starkes Interesse an der Entwicklung wissenschaftlicher Software und am Hochleistungsrechnen Erwünschte Zusatzqualifikationen: Erfahrung mit Finite-Differenzen- oder Finite-Elemente-Diskretisierungen der Maxwell-Gleichungen.Kenntnisse in adjungierten Methoden und gradientenbasierter Optimierung.Erfahrung mit parallelem Rechnen (MPI, OpenMP, CUDA oder ähnliches).Erfahrung in der Mitarbeit an Forschungssoftware, die über die Programmierung auf Skriptebene hinausgeht.Nachweisliche mathematische Reife und Interesse an theoretischen Aspekten der numerischen Modellierung.
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Unser Bildungsportfolio bietet neben staatlich anerkannten Abschlüssen in den Berufsfeldern Pflege, Physiotherapie, Ergotherapie etc. auch ein umfassendes Weiterbildungsangebot in diesen Bereichen sowie Bildungsangebote für Arbeitssuchende im Gesundheitswesen an. Gemeinsam mit Kooperationspartnern aus der Wissenschaft, Forschung, Wirtschaft und Praxis orientieren und entwickeln wir unser Bildungsportfolio an den aktuellsten Standards und Trends der Gesundheits- und Sozialbranche.
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