Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)

• Forschung auf dem Gebiet der nichtlinearen Reib- und Strukturdynamik mittels maschineller Lernverfahren (ML) für Turbomaschinen-Anwendungen im vom BMWE geförderten Projekt "Vorhersage der Reibungsdämpfung durch topografieauflösende Simulation und Texturdesign per KI (ENDORSE)
• Entwicklung skalenübergreifender Simulationsmethoden und KI-basierter Topographie-Generatoren
• Implementierung von wissenschaftlichem open-source Programmcode mit hohem Qualitätsanspruch
• Publikation der wissenschaftlichen Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und auf Fachkonferenzen
• Zusammenarbeit mit Projektpartnern an der Universität Stuttgart
• Betreuung studentischer Abschlussarbeiten mit Projektbezug
• Wissenschaftskommunikation für außeruniversitäre Zielgruppen

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Ingenieurwissenschaften, Angewandte Mathematik oder Maschinelles Lernen
• Vertiefte Kenntnisse in Physik-informierten KI-Methoden im Anwendungsfeld Turbomaschinen
• Nachgewiesene Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Anwendung von Deep Learning Verfahren für 3-dimensionale Räume
• Ausgewiesene Programmiererfahrung in Python, PyTorch und NVIDIA PhysicsNeMo
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Sehr gute Deutsch-Sprachkenntnisse
• Erfahrung im wissenschaftlichen Publizieren und Präsentieren erwünscht
• Selbstständige Arbeitsweise, Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Interkulturelle Kompetenzen wünschenswert

• Eine inklusive und wertschätzende Arbeitsatmosphäre in einem engagierten und diversen Team
• flexible Arbeitszeit und mobile Arbeit/Homeoffice bietet Vereinbarkeit von Familie und Beruf

Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (zusammengefasst in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) per E-Mail an Prof. Dr. Merten Stender über bewerbungen@cpsme.tu-berlin.de.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.