PhD Position in the field of Machine Learning and Numerical

Within the project „Automated Simulation Abstraction Pipeline” in cooperation with Schaeffler Technologies AG & Co. KG we have an open position in the Chair of Applied Mathematics (Prof. Martin Burger) at the Department of Mathematics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. We are offering a

PhD Position in the field of Machine Learning and Numerical

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.

The focus of the proposed PhD project is the development of physics-informed machine learning approaches for the abstraction of simulation tools for roller bearings. State-of-the-Art techniques from machine learning, including deep neural networks, shall be made available to learn the relation between various and input- and output-parameters relevant for roller bearings, based on synthetic data from available simulation tools. A key issue in method development is to develop adaptive sampling strategies for the training data.

Notwendige Qualifikation

The project deals with the combination of machine learning techniques and numerical schemes for partial differential equations. Therefore, an above-average master’s degree in mathematics, data science, or a related discipline is required. We further expect sound knowledge in numerical methods and machine learning, including experience with programming and implementation of algorithms. A background in continuum mechanics and finite element methods is useful.

Bemerkungen

Further information can be given by the principal investigators Prof. Dr. Martin Burger.
Disabled Persons will be given preferential consideration in cases of equal professional qualifications and personal suitability. Remuneration is according to the salary rules of the public sector in Germany (TV-L E13), working time is 75%.
Please send your application (cover letter, CV, an official listing of your grades, and contact details of a reference, if possible) until August 31, 2022 electronically to:
Prof. Dr. Martin Burger
Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nürnberg
Applied Mathematics 1 (Modeling and Numerics)
Cauerstr. 11
91058 Erlangen, Germany
E-Mail: martin.burger@fau.de
The position will remain open until filled.
FAU promotes equal opportunities, diversity, and the compatibility of work and family. Women are therefore explicitely encouraged to apply.

Bewerbung

Prof. Dr. Burger, Martin

Department Mathematik

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik) (Prof. Dr. Burger)

Telefon 09131/85-67226, Fax 09131/85-67225, E-Mail: martin.burger@fau.de

Bewerbungsschluss
31.08.2022
Bewerbung
Prof. Dr. Burger, Martin
Department Mathematik
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik) (Prof. Dr. Burger)
Telefon 09131/85-67226, Fax 09131/85-67225, E-Mail: martin.burger@fau.de

Detailinformationen

Stellenbezeichnung
PhD Position in the field of Machine Learning and Numerical
Besetzung zum
01.09.2022

Entgelt
E13 (je nach Qualifikation und persönlichen Voraussetzungen)
Teilzeit / Vollzeit
Teilzeit
Wochenarbeitszeit
30,04

Kontaktperson für weitere Informationen
Prof. Dr. Martin Burger
Telefon: 09131/85-67226
E-Mail: martin.burger@fau.de
Link: https://www.math.fau.de/person/prof-dr-martin-burger/
Department Mathematik
Cauerstr. 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.