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Wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w/d): Regelungstheorie, Dynamische Systeme und Maschinelles Lernen

Location
Kaiserslautern, Rheinland-Pfalz
Job Type
Permanent
Posted
3 Sep 2022
Stellenbeschreibung Wir bieten eine interessante und herausfordernde Tätigkeit in einem wachsenden Forschungsteam (Lehrstuhl Prof. Dr.-Ing. N. Bajcinca), das schwerpunktmäßig an modernen Methoden der Regelungs- und Systemtheorie, inklusive Maschinelles Lernen, forscht. Das Forschungsprogramm der erfolgreichen Kandidaten soll im Rahmen einer Landes- oder Projektstelle in einem der folgenden Forschungsgebiete durchgeführt werden: Regelungstheorie Stabilität und Optimierung von stochastischen Prozessen Gemischtganzzahlige modellprädiktive Regelung von hybriden und impulsiven dynamischen Systemen Adaptive Regelung von vernetzten dynamischen Systemen Lern- und datenbasierte Regelungsverfahren Stochastische Regelung mittels DNN Adaptive Architekturen mittels MPC und Reinforcement Learning Datengetriebene Regelung stochastischer und unendlich dimensionaler dynamischer Systeme Maschinelles Lernen Szenenverständnis und Entscheidungsfindung für Mensch-Maschine Systeme Modellfreie Trajektorienplanung für Mensch - Maschine Assistenzsysteme mittels Reinforcement Learning Muster- und Schädenerkennung von Straßenunterbauten mittels Maschinellem Lernen Dynamische Systeme und Systembiologie Mathematische Modellierung und Dynamik der Krebsentstehung und -migration Kontrolle von Tumorwachstum und -migration für theraupetische Anwendungen Die methodische Arbeit kann rein theoretisch oder optional in einem der folgenden Bereiche bzw. laufenden Projekte am Lehrstuhl Anwendung finden: Verfahrenstechnik: Steuerung von verfahrenstechnischen Prozessen Energiesysteme: Regelung im Demand-Side Management und Smart Grids Produktionssysteme: Planung und Regelung in der Produktionstechnik Systembiologie: Mathematische Modellierung und Regelung dynamischer Prozesse Populationsbilanzsysteme: Tablettierung, Karbonisierung, Filterung, Granulation, Kristallisation Netzwerksysteme: Regelung von cyber-physischen und Multiagentensystemen Qualifikation Bewerber sollten mit einem überdurchschnittlichen Erfolg ein Studium im Bereich Mathematik, Elektrotechnik, Regelungstechnik oder Informatik abgeschlossen und ausgezeichnetes abstraktes Denken sowie Sachkenntnis bewiesen haben. Erfahrungen in spezifischen mathematischen Bereichen, z. B. Optimierung, Wahrscheinlichkeitstheorie, partielle Differentialgleichungen oder dynamische Systeme sind wünschenswert und vorteilhaft. Die Bereitschaft zur Einbindung in das aktuelle Lehrprogramm des Lehrstuhls sowie das Interesse am Abschluss einer Doktorarbeit oder Habilitation werden erwartet. Wir bieten Der Arbeitsvertrag richtet sich nach den Bestimmungen des Tarifvertrags der Länder (TV-L E13) und ist befristet. Schwerbehinderte werden bei entsprechender Eignung bevorzugt eingestellt (bitte Nachweis beifügen). Die Technische Universität Kaiserslautern ermutigt qualifizierte Akademikerinnen nachdrücklich, sich zu bewerben. Bewerberinnen und Bewerber mit Kindern sind willkommen. Kontakt und weitere Informationen Zur vollständigen Berücksichtigung müssen die Bewerbungsunterlagen vor dem 30. Septmember 2022 eingegangen sein. Vertiefte Angaben zu der Stellenausschreibung entnehmen Sie bitte unserer Webseite: Fachliche Fragen und weitere Informationen zu dieser Position werden Ihnen gerne telefonisch von Herrn Prof. N. Bajcinca unter (0) beantwortet. Ihre schriftliche Bewerbung mit aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Universitätszeugnisse, ggf. Publikationsliste, Referenzen) richten Sie elektronisch (in Form einer PDF-Datei) an die E-Mail-Adresse .
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Details

  • Job Reference: 703480539-2
  • Date Posted: 3 September 2022
  • Recruiter: TU Kaiserslautern
  • Location: Kaiserslautern, Rheinland-Pfalz
  • Salary: On Application
  • Sector: Engineering
  • Job Type: Permanent