Als einzige technisch-ingenieurwissenschaftliche Universität in Rheinland-Pfalz hat sich die TU Kaiserslautern seit ihrer Gründung 1970 eine beachtliche Reputation erworben. In bundesweiten Hochschulrankings belegte sie bereits in verschiedenen Kategorien Spitzenplätze und wurde im Wettbewerb "Exzellenz in der Lehre" ausgezeichnet. Die TU Kaiserslautern profitiert von erfolgreicher Kooperation mit den in direkter Campusnähe angesiedelten renommierten Forschungseinrichtungen, wie dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software-Engineering (IESE) und das Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) sowie dem Max-Planck-Institut für Software-Systeme (MPI-SWS).

Im Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik an der TU Kaiserslautern sind zum frühestmöglichen Zeitpunkt, jedoch vor März 2020, zwei Stellen zu besetzen:

Promotion - Habilitation

Wir bieten eine interessante und herausfordernde Tätigkeit in einem interdisziplinären 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:   

• Hierarchische und verteilte modellprädiktive Regelung

• Reinforcement Learning und Maschinelles Lernen

• Mixed-Integer Optimierung und Scheduling           

• Regelung von PDEs 

• Hybride dynamische Systeme

• Stochastische dynamische Systeme.

Die methodische Arbeit kann optional in einem der folgenden Bereiche Anwendung finden:

• Mobile und kooperative Robotik

• Autonomes Fahren

• Deep Learning und Visual Computing / SLAM

• Energie- und Produktionstechnik

• Systembiologie und Verfahrenstechnik

• Eingebettete Systeme.

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. Die Bereitschaft zur Einbindung in das aktuelle Lehrprogramm des Lehrstuhls sowie das Interesse am Abschluss einer Doktorarbeit oder Habilitation werden erwartet.    

Zur vollständigen Berücksichtigung müssen die Bewerbungsunterlagen vor dem 31. Januar 2020 eingegangen sein.   

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. 

Fachliche Fragen und weitere Informationen zu dieser Position werden Ihnen gerne telefonisch beantwortet von Herrn Prof. N. Bajcinca unter +49 (0)631/205-3230. 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
mec-apps@mv.uni-kl.de.