Doktorand/in (m/w/d) in Mathematik (Diskrete Optimierung) am Department of Data Science / Mathematik

Der Lehrstuhl für Analytics & Mixed-Integer Optimization an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) sucht eine/n

Doktorand/in (m/w/d) in Mathematik (Diskrete Optimierung) am Department of Data Science / Mathematik

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.

Es handelt sich um eine Vollzeitstelle (100%). Die Stelle ist zunächst befristet auf 3 Jahre.


Das Promotionsthema ist die


Optimierung des OP-Managements in Krankenhäusern


in Zusammenarbeit mit einer Software-Firma und verschiedenen Kliniken aller Versorgungsstufen (Versorgungsstufe I - III) aus dem Freistaat Bayern. Der Fokus der Forschungsarbeit wird die Entwicklung von Optimierungsmodellen und exakten Lösungsverfahren auf Basis linearer und gemischt-ganzzahliger Programme (LP / MIP) für eine optimierte Planung und Koordination der Prozesse im OP-Management sein, z.B. (Online-)Scheduling-Probleme.


Der mathematische Schwerpunkt wird auf der strukturellen Analyse und Algorithmenentwicklung für diese Probleme liegen, wobei z.B. polyedrische Analyse, Graphentheorie und Dekompositionsverfahren zum Einsatz kommen.


Die Vielzahl an Unsicherheiten und Störfaktoren in den Optimierungsproblemen im Bereich OP-Management (abweichende OP-Dauern, eintreffende medizinische Notfälle, etc.) wird darüber hinaus die Entwicklung robuster oder stochastischer Optimierungsansätze sowie den Einsatz von Online Optimierungsverfahren erfordern.


Die Promotion findet innerhalb eines Konsortiums statt, das durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Förderprogramms "KI-basierte Assistenzsysteme für prozessbegleitende Gesundheitsanwendungen" gefördert wird, siehe https://www.interaktive-technologien.de/foerderung/bekanntmachungen/kias.

Notwendige Qualifikation

Programmierkenntnisse, z.B. in Python, werden benötigt, genauso wie Erfahrung in der Benutzung von Optimierungslösern wie Gurobi, CPLEX oder SCIP.

Für die Stelle werden verhandlungssichere Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse benötigt.

Wünschenswerte Qualifikation

Die Bewerberinnen und Bewerber sollten ihr Masterstudium in Mathematik abgeschlossen haben, idealerweise mit Vertiefung in diskreter Optimierung.

Bestehende Erfahrung mit MIPs ist gewünscht, aber keine Voraussetzung.

Bemerkungen

Wir suchen hochqualifizierte, aufgeschlossene und team-orientierte Kandidatinnen und Kandidaten, die sich sowohl für die Theorie der diskreten Optimierung interessieren, als auch für die praktische Lösung von Optimierungsproblemen in Zusammenarbeit mit der Industrie.


Für weitere Informationen über den Lehrstuhl für Analytics & Mixed-Integer Optimization siehe unsere Homepage: https://www.datascience.nat.fau.eu/research/groups/amio/


Wir bitten um Zusendung der Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, ausführlicher Lebenslauf, Zertifikate, Notenübersicht aus Bachelor- und Masterkursen, Kopie der Bachelor- und Masterarbeit, etc.) in elektronischer Form bis zum 30. September 2022 an: alexander.amr.mueller@fau.de


Bewerbungsschluss
22.10.2022

Detailinformationen

Stellenbezeichnung
Doktorand/in (m/w/d) in Mathematik (Diskrete Optimierung) am Department of Data Science / Mathematik
Besetzung zum
01.12.2022

Entgelt
TV-L E13 (je nach Qualifikation und persönlichen Voraussetzungen)
Teilzeit / Vollzeit
Vollzeit
Befristung
3 Jahre
Befristungsgrund
befristetes Forschungsvorhaben

Kontaktperson für weitere Informationen
M.Sc. Alexander Müller
E-Mail: alexander.amr.mueller@fau.de
Link: https://www.datascience.nat.fau.eu/research/groups/amio/members/alexander-muller/
Lehrstuhl für Analytics & Mixed-Integer Optimization
Cauerstraße 11
91058 Erlangen Bayern
Übersicht

Für alle Stellenausschreibungen gilt: Die Friedrich-Alexander-Universität fördert die berufliche Gleichstellung der Frauen. Frauen werden deshalb ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben.

Schwerbehinderte im Sinne des Schwerbehindertengesetzes werden bei gleicher fachlicher Qualifikation und persönlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt, wenn die ausgeschriebene Stelle sich für Schwerbehinderte eignet. Details dazu finden Sie in der jeweiligen Ausschreibung unter dem Punkt "Bemerkungen".

Bei Wunsch der Bewerberin, des Bewerbers, kann die Gleichstellungsbeauftragte zum Bewerbungsgespräch hinzugezogen werden, ohne dass der Bewerberin, dem Bewerber dadurch Nachteile entstehen.

Ausgeschriebene Stellen sind grundsätzlich teilzeitfähig, es sei denn, im Ausschreibungstext erfolgt ein anderweitiger Hinweis.