Forschung-Stellen in Nürnberg Hannover

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.

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.

Mit rund 90 wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern gehört das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) weltweit zu den führenden universitären Forschungseinrichtungen in der Produktionstechnik. Forschung auf höchstem internationalen Niveau, ein attraktives nationales und internationales Netzwerk zur Förderung deiner Karriere, Gründungsunterstützung, Arbeit im Team und in einer offenen sowie interdisziplinären Atmosphäre erwarten dich!

Mit rund 90 wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern gehört das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) weltweit zu den führenden universitären Forschungseinrichtungen in der Produktionstechnik. Forschung auf höchstem internationalen Niveau, ein attraktives nationales und internationales Netzwerk zur Förderung deiner Karriere, Gründungsunterstützung, Arbeit im Team und in einer offenen sowie interdisziplinären Atmosphäre erwarten dich!

Die Stelle bietet Ihnen die Möglichkeit, eigene Forschungsschwerpunkte selbstständig zu gestalten und sich aktiv in eine kooperative und sich gegenseitig unterstützende Institutskultur einzubringen. Ziel unserer Forschung ist die Entwicklung von Technologien, die Patient*innen sowie medizinisches Fachpersonal bei Diagnose und Therapie unterstützen.

Resorbierbare Magnesiumimplantate bieten großes Potenzial, doch erst die finalen Schritte der Prozesskette bestimmen die anwendungsgerechte Degradations- und Leistungsfähigkeit der Implantate. Der Stand der Forschung zeigt Einflüsse von Bearbeitungsparametern und mechanischer Belastung auf die Korrosion, eine integrierte Betrachtung beider Effekte fehlt jedoch bisher.