Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in

vor 2 Wochen


Munich, Deutschland Technische Universität München Vollzeit

**Im Projekt konzentrieren Sie sich auf die Modellierung und Vorhersage von Personenströmen mittels Machine Learning; mit dem Schwerpunkt auf verändernde Parameter der Topologie (bestehend aus begehbarer Bereiche und Hindernissen). Mit dem Verständnis und Modellierung wie sich diese Veränderungen auf die Dynamik der Personenströme auswirken können schlussendlich Bereiche mit erhöhtem Staurisiko ausgemacht und der Personenstrom in Innen
- und Außenbereichen optimiert werden. Ihre Forschungsergebnisse können dadurch Architekten und Eventmanagern wertvolle Erkenntnisse liefern.**

**Über uns**
Die Technische Universität München (TUM) in der bayerischen Landeshauptstadt ist mit über 39.000 Studierenden eine der besten Universitäten der Welt. Sie ist der Exzellenz in Forschung und Lehre, der interdisziplinären Ausbildung und der aktiven Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses verpflichtet. Die TUM profitiert von der gesunden Mischung aus Unternehmen und Start-ups aller Größenordnungen, die in der Region angesiedelt sind, und ist eng mit den regionalen Forschungskliniken verbunden. Darüber hinaus pflegt die Universität enge Kontakte zu Unternehmen und wissenschaftlichen Einrichtungen in aller Welt.

Wir suchen motiviertes Personal mit einem Mathematik
- oder Informatik-Hintergrund. Die Stelle ist Teil des FORWARD Projekts, gefördert vom Georg Nemetschek Institut - Artificial Intelligence for the Built World. FORWARD ist ein Kollaborationsprojekt mit Prof. Dr.Ing. André Borrmann (zweite Stelle) und der Forschungsgruppe von Dr. Felix Dietrich (diese Stelle). Die Vergütung erfolgt zu 100% nach TVL E13 in Anlehnung an die Tarife des öffentlichen Dienstes in Deutschland und ist vorläufig auf zwei Jahre begrenzt, mit der Möglichkeit, später auf vier Jahre zu verlängern. Sie haben die Möglichkeit zu promovieren. Primärer Arbeitsort wird der Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen in Garching sein.

**Beschreibung**
Haben Sie Freude an anspruchsvollen Forschungsprojekten mit praktischen Anwendungsmöglichkeiten? Dann bietet sich für Sie die spannende Gelegenheit, dem FORWARD Projekt beizutreten. In FORWARD konzentrieren wir uns auf die Modellierung und Vorhersage von Personenströmen mit dem Schwerpunkt auf verändernde Parameter der Topologie (bestehend aus begehbarer Bereiche und Hindernissen). Mit dem Verständnis und Modellierung wie sich diese Veränderungen auf die Dynamik der Personenströme auswirken können schlussendlich Bereiche mit erhöhtem Staurisiko ausgemacht und der Personenstrom in Innen
- und Außenbereichen optimiert werden. Ihre Forschungsergebnisse können dadurch Architekten und Eventmanagern wertvolle Erkenntnisse liefern. Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am TUM-Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen arbeiten Sie mit operatorbasierten maschinellen Lernmethoden. Sie werden für die Verarbeitung großer Mengen und potenziell hochdimensionaler Zeitreihendaten verantwortlich sein, welche von verfügbaren Fußgängersimulatoren erzeugt werden. Mit Hilfe der Extended Dynamic Mode Decomposition (EDMD) Methode nähern Sie den Koopman-Operator an, um tiefere Einblicke in die zugrunde liegende Dynamik von Personenströme zu gewinnen. Darüber hinaus werden Sie zur Weiterentwicklung des bestehenden Python-Softwareprojekts "datafold" beitragen und für Ihre Forschungsziele weiter entwickeln. Dazu gehört die Umsetzung relevanter Forschungsergebnisse aus der Literatur in eine Open-Source-Softwarelösung. Sie werden eng mit anderen Forschern des TUM-Lehrstuhls für Computergestützte Modellierung und Simulation zusammenarbeiten, welche alternative und ergänzende Methoden innerhalb des FORWARD-Projekts erforschen. In regelmäßigen Treffen tauschen Sie sich über Ihre Forschungsfortschritte aus und nutzen Synergien welche sich in der Kooperation ergeben um die Projektziele voranzutreiben.

**Anforderungen**
- Master in Informatik, Mathematik, oder verwandten Studiengängen.
- Kenntnisse in Machine Learning (neuronale Netzwerke, Gaussprozesse) und Scientific Computing (insbesondere der Linearen Algebra und Numerik).
- Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python), Erfahrung mit Scientific Computing Packages und dem Umgang mit größeren Datenmengen.
- Idealerweise: Erfahrung mit operatorbasierten Methoden des maschinellen Lernens, wie der Extended Dynamic Mode Decomposition (Kenntnisse zum Koopman oder Laplace-Operator sind ein Plus).
- Idealerweise: Erfahrung mit der Modelierung von Personenströmen, etwa Vadere.
- Ausgezeichnete Kommunikations
- und Kooperationsfähigkeiten in englischer Sprache.
- Soft Skills: analytisches Denken, strukturiertes und organisiertes Arbeiten, hohe intrinsische Motivation.

**Bewerbung**
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung
- Bis zu einer Seite Motivationsschreiben: warum würden Sie gerne in genau diesem Projekt arbeiten, eine Doktorarbeit schreiben, in diesem Forschungsgebiet, in diesem Team, an der TUM?
- Lebenslauf mit akademischer Laufbahn



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