Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Willkommen
Wir sind die FAU
Karriere Personalentwicklung
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Machine Learning und Finite Elemente Simulation (m/w/d)
Ihr Arbeitsplatz
Der Lehrstuhl für Konstruktionstechnik als Teil der Technischen Fakultät an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) zählt mit rund 25 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zu den führenden universitären Einrichtungen in Deutschland auf dem Gebiet der Konstruktion und Produktentwicklung. Im Rahmen eines öffentlich geförderten Projekts entwickeln wir Methoden zur automatischen Plausibilitätsprüfung linearer strukturmechanischer FE‑Simulationen auf Basis von Deep Learning.
**Wir haben einiges zu bieten**: unsere Benefits
- Regelmäßiger Stufenanstieg und steigendes Gehalt nach Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) beziehungsweise Besoldung nach BayBesG sowie zusätzliche Jahressonderzahlung
- Urlaubsanspruch von 30 Tagen pro Kalenderjahr bei fünf Arbeitstagen pro Woche, mit zusätzlichen freien Tagen am 24. und 31. Dezember
- Betriebliche Altersversorgung sowie vermögenswirksame Leistungen
- Spannendes Forschungsumfeld an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Digital Engineering
- Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (Promotion)
- Moderne Infrastruktur, flexible Arbeitszeiten, familienfreundliche Universität und umfangreiche Weiterbildungsangebote
- Ein engagiertes, interdisziplinäres Team mit flachen Hierarchien und kooperativer Arbeitsatmosphäre

Ihre Aufgaben
- Eigenständige Forschung zur Weiterentwicklung von Convolutional Neural Networks und Machine‑Learning‑Methoden für einen generalisierten Plausibilitätscheck von FE‑Simulationen
- Entwicklung eines Ähnlichkeitsmaßes für FE‑Modelle und Analyse von Einflussfaktoren auf die Übertragbarkeit
- Kopplung der ML‑Modelle mit Ontologien und Integration der Ergebnisse in ein softwarebasiertes Assistenzsystem
- Veröffentlichung Ihrer Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften
- Mitwirkung in der Lehre (Betreuung von Projekt‑ und Abschlussarbeiten)

Ihr Profil
- Überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom [Uni]) der Fachrichtung Maschinenbau, Computational Engineering, Informatik oder verwandter Fachrichtung
- Fundierte Kenntnisse in folgenden Bereichen: Finite‑Elemente‑Simulation, Machine Learning / Deep Learning, wissenschaftliche Programmierung (z. B. Python, PyTorch, TensorFlow)
- Interesse an anwendungsnaher Grundlagenforschung und Freude am Publizieren
- Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1-Niveau) sowie sehr gute Englischkenntnisse (mind. C1-Niveau)
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Team‑ und Kommunikationsfähigkeit

Stellenzusatz
Bei Eignung besteht die Option auf Weiterbeschäftigung.
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Bewerbungsschluss
30.07.2025
Stellenbezeichnung
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Machine Learning und Finite Elemente Simulation (m/w/d)
Beschäftigungsbeginn
15.09.2025
Besoldungs-/Entgeltgruppe/Festbetrag
Beschäftigungsumfang
Vollzeit
Wochenarbeitszeit
40,00
## Befristung ja
Weitere Rahmenbedingungen
Beschäftigungsort
Martensstraße 4
91054 Erlangen
Kontaktperson für weitere Informationen
Prof. Dr.Ing. Sandro Wartzack
**Tel.**: +49 9131 85-27987
**Mobil**:
Wir bitten Sie, unsere Onlineplattform zu nutzen und von Bewerbungen auf dem Postweg oder per E-Mail abzusehen. Bewerbungen, die auf dem Postweg bei uns eingehen, werden nach Abschluss des Verfahrens nicht zurückgesendet.
Wegen der im Zusammenhang mit dem Bewerbungsverfahren zu erhebenden personenbezogenen Daten bitten wir Sie, unsere Informationen nach Art. 13 und 14 Datenschutzgrundverordnung unter
zu beachten. Die FAU versteht sich als moderner, weltoffener und familienfreundlicher Arbeitgeber. Wir begrüßen Ihre Bewerbung unabhängig von Ihrem Alter, Ihrem Geschlecht, Ihrer kulturellen und sozialen Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung oder sexuellen Identität. Haben Sie eine Schwerbehinderung oder sind schwerbehinderten Personen gleichgestellt, so berücksichtigen wir Sie bei wesentlich gleicher Eignung, Leistung und Befähigung bevorzugt. Gerne können Sie bei uns in Teilzeit arbeiten, wenn durch Job-Sharing eine vollumfängliche Wahrnehmung des Aufgabenbereichs gewährleistet ist.
Bei Wunsch können Sie eine Person der Gleichstellung zum Bewerbungsgespräch hinzuziehen, ohne dass dadurch Nachteile für Sie entstehen.
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