Mathématicien/ne

Wissenschaftliche Mitarbeiterin/ Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) Ausschreibungskennziffer 157/2026

Fakultät für Mathematik und Informatik

Umfang: 1,0 VZÄ (40 Stunden/Woche, Teilzeit mgl.)               Vergütung:  E13 TV-L 

Befristung: 31.10.2028  (Verlängerung möglich)                        Beginn: 01.11.2026

An  der Professur für Hochleistungsrechnen in der Kontinuumsmechanik suchen wir eine/n Wissenschaftliche/r Mitarbeite:in / Doktorand/in im Bereich Numerische Mathematik, Robotische Wahrnehmung und Scientific Machine Learning. Im Rahmen des Teilprojekts *SENSE – Wahrnehmung* ist eine Stelle zum Thema „Skalierbare Divide-and-Conquer-Strategien für nichtlineare Optimierungsprobleme in der robotischen Wahrnehmung“ zu besetzen. 

Im Forschungsprojekt *HERA – Human-centered Extreme-condition Robotic Assistance: KI-basierte Assistenzsysteme für die Arbeitswelt der Zukunft* entwickeln wir neue Methoden für die adaptive Zusammenarbeit von Mensch und robotischen Assistenzsystemen unter schwierigen und sicherheitskritischen Umgebungsbedingungen. Ein Schwerpunkt liegt auf der            robusten Wahrnehmung und multimodalen Erfassung von Mensch, Umgebung und Arbeitssituation als Grundlage für intelligente Assistenz- und Planungsverfahren.

Ihre Aufgaben:

• Entwicklung strukturierter und skalierbarer Verfahren für großskalige, dünn besetzte nichtlineare Systeme
• Entwicklung und Analyse von Gebietszerlegungs-, Optimierungs- und numerischen Verfahren
• Entwicklung und parallele Implementierung effizienter Algorithmen für das wissenschaftliche Rechnen
• Untersuchung und Anwendung von Methoden des Scientific Machine Learning zur Verarbeitung großer, verrauschter und heterogener Sensordaten
• Verbindung mathematischer Grundlagenforschung mit Anwendungen in der robotischen Wahrnehmung und multimodalen Sensorfusion
• Rekonstruktion von Arbeitsumgebungen und Evaluation der entwickelten Methoden anhand realistischer Sensordaten
• Erprobung der Verfahren in realen Anwendungsszenarien des HERA-Projekts

Das erwarten wir von Ihnen:

• sehr guter wissenschaftlicher Diplom- oder Masterabschluss in Mathematik, Informatik, Computational Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren Studiengang
• Interesse an numerischen Verfahren und wissenschaftlichem Rechnen
• gute Programmierkenntnisse
• Kenntnisse in numerischer Optimierung, parallelem Rechnen, Scientific Machine Learning, Computer Vision oder Robotik von Vorteil
• Bereitschaft zur Einarbeitung in neue wissenschaftliche Methoden und Technologien

Das können Sie von uns erwarten:

• Möglichkeit zur weiteren wiss. Qualifizierung wird gegeben
• familienfreundliche Arbeitsbedingungen und flexible Arbeitszeiten
• Vergütung nach TV-L mit attraktiven Nebenleistungen (z. B. vermögenswirksame Leistungen, betriebliche Altersvorsorge VBL, Jobticket)

Ihre Bewerbung

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (CV, Zeugnisse inklusive Noten) unter Angabe der Kennziffer (157/2026) bis zum 29.09.2026       bevorzugt per E-Mail an:

bewerbungen@tu-freiberg.de

oder an: 

TU Bergakademie Freiberg Dezernat Personalangelegenheiten 09596 Freiberg

Für weitere Informationen steht Ihnen Herr Prof. Dr. Oliver Rheinbach oliver.rheinbach@math.tu-freiberg.de

Tel.: 03731 39-3279 zur Verfügung.

Bewerberinnen und Bewerber (m/w/d) müssen die Einstellungsvoraussetzungen für den Abschluss von Arbeitsverträgen für eine bestimmte Zeit gemäß WissZeitVG erfüllen Schwerbehinderte oder Gleichgestellte (m/w/d) werden bei gleicher Eignung, Leistung und Befähigung bevorzugt berücksichtigt. Bitte fügen Sie einen Nachweis bei.  Die TU Bergakademie Freiberg fördert gezielt den Anteil von Frauen und lädt qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein.

Nos offres d'emploi s'adressent toujours à toutes les personnes capables de travailler, quels que soient leur âge, leur sexe, leur origine, leur orientation sexuelle, leur handicap, leur religion et leur idéologie, etc. Les candidats sont exclusivement sélectionnés sur la base de leurs qualifications. Les erreurs dans les informations données et l'orthographe sont réservées.