Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in im Bereich Optimierung von Produktionssystemen mittels Quantencomputing (m/w/d)

Der Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik sucht

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in im Bereich Optimierung von Produktionssystemen mittels Quantencomputing (m/w/d)

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.

Im Forschungsbereich Robotik wird am Lehrstuhl FAPS am Standort Erlangen an der Entwicklung und Produktion mechatronischer Produkte und Systeme geforscht. Das Feld Robotik schließt insbesondere Aspekte der Robotik, Sensorik, Automatisierungs-, Mess-, Regel- und Steuerungstechnik, Assistenzsysteme und Mensch-Maschine-Interaktion als Forschungsgegenstände ein. Die Arbeitsbereiche der Gruppe Robotik am Lehrstuhl FAPS umfassen insbesondere folgende Themenkomplexe:

Mechatronische Systeme und Automatisierungstechnik
Mensch-Maschine-Interaktion
Bionisch inspirierte, eigensichere und energieerhaltende kinematische Systeme
Nachgiebige Robotik und Greifer
Mobile Robotik
Im Rahmen eines öffentlich geförderten Forschungsprojektes soll die Planung und Steuerung von Prozessen in der Produktion und der Intralogistik mit Hilfe von Quantencomputing optimiert werden. Um mit mittelfristig verfügbarer Quantenhardware industriell verwertbare Anwendungsfälle erfolgreich lösen zu können, werden hybride quanten-klassische Algorithmen, die an maßgefertigte problemspezifisch adaptierte Quantenprozessoren (QPUs) angepasst sind, verwendet.

Der Schwerpunkt liegt auf der mathematischen Modellierung von Produktionssystemen, wobei die konstruierten Algorithmen und Modelle auf Strukturen basieren müssen, die effizient durch Quantencomputer verarbeitbar sind. Darüber hinaus müssen diese entwickelten Methoden in Form eines quantenverstärkten Simulationstools implementiert und in bereits in der Industrie existierende Softwaretools und Schnittstellen integriert werden.

Notwendige Qualifikation

Mathematiker/in (Uni/TU/FH, Diplom/Master), Informatiker/in (Uni/TU/FH, Diplom/Master), Physiker/in (Uni/TU/FH, Diplom/Master), Ingenieur/in (Uni/TU/FH, Diplom/Master) der Fachrichtung Medizintechnik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder Mechatronik

Wünschenswerte Qualifikation

Fachliche Kompetenz und Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Mathematische Modellierung und Optimierung; Programmierung; Produktionssysteme; Intralogistik

Bemerkungen

Es erwartet Sie ein kreatives, dynamisches Umfeld, das Ihnen alle Möglichkeiten bietet, eigene Vorstellungen und Ideen einzubringen und umzusetzen. Des Weiteren besteht die Möglichkeit zur Promotion.

Bewerbungsschluss
31.12.2023

Detailinformationen

Stellenbezeichnung
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in im Bereich Optimierung von Produktionssystemen mittels Quantencomputing (m/w/d)
Besetzung zum
sofort

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

Kontaktperson für weitere Informationen
Dr.-Ing. Sebastian Reitelshöfer
Telefon: +49 9131 85-27962
E-Mail: sebastian.reitelshoefer@faps.fau.de
Link: http://www.faps.fau.de
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)
Egerlandstr. 9
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.