PostDoc-Stelle in Physik-gestütztem Maschinellem Lernen

Vor 7 Tagen


Munich, Bayern, Deutschland Technical University of Munich Vollzeit

Postdoc-Stellen in Physik-gestütztem Maschinellem Lernen (m/w/d)

Wir suchen zwei motivierte Personen mit einem Hintergrund in Mathematik oder Informatik (mit Doktorgrad/PhD). Sie werden in der Gruppe von Prof. Felix Dietrich an Methoden für physik-gestütztes maschinelles Lernen arbeiten.

Über uns

Die Technische Universität München (TUM) ist 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.

Beschreibung

Wir suchen zwei motivierte Personen für jeweils eine Postdoc-Stelle an der TUM. Die Vergütung ist % TVL E14 (Postdoc-Stelle), entsprechend den Tarifen des deutschen öffentlichen Dienstes, sofern alle Bedingungen erfüllt sind.

Sie werden mit der Forschungsgruppe "Physics-Enhanced Machine Learning" von Prof. Felix Dietrich zusammenarbeiten und an der Entwicklung von Methoden für physik-gestütztes maschinelles Lernen arbeiten. Die Stelle ist ideal für Personen, die sich für die Schnittstelle zwischen Physik und KI interessieren und an der Entwicklung von Lösungen für komplexe Probleme arbeiten möchten.

Voraussetzungen

- Doktorgrad/PhD in Mathematik oder Informatik - Erfahrung in der Entwicklung von Methoden für physik-gestütztes maschinelles Lernen - Gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R - Fähigkeit, an der Entwicklung von Lösungen für komplexe Probleme zu arbeiten

Was wir bieten

- Eine interessante und herausfordernde Stelle in einer dynamischen Forschungsgruppe - Eine gute Vergütung und eine Vielzahl von Benefits - Die Möglichkeit, an der Entwicklung von Lösungen für komplexe Probleme zu arbeiten - Eine enge Zusammenarbeit mit Prof. Felix Dietrich und der Forschungsgruppe "Physics-Enhanced Machine Learning"



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