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TU Braun­schweig, IRMB - Insti­tut für Rech­ner­ge­stützte Model­lie­rung im Bau­in­ge­nieur­we­sen

Zu unse­rer Arbeits­gruppe „Daten­ge­trie­bene Model­lie­rung und Simu­la­tion mecha­ni­scher
Sys­teme“ gehö­ren aktu­ell neben Jun.-Prof. Dr.-Ing. Hen­ning Wes­sels drei wis­sen­schaft­li­che
Mit­ar­bei­tende. Unser Schwer­punkt ist die Grund­la­gen­for­schung an der Schnitt­stelle zwi­schen
machine lear­ning und nume­ri­scher Simu­la­tion. Wo her­kömm­li­che Simu­la­ti­ons­ver­fah­ren an
Gren­zen sto­ßen, z.B. in inver­sen oder multi-Ska­len Pro­ble­men, set­zen wir mit machine lear­ning
Metho­den an. Vor dem Hin­ter­grund digi­ta­ler Zwil­linge ist unser Ziel außer­dem, die
Ein­satz­mög­lich­kei­ten von nume­ri­scher Simu­la­tion zu erwei­tern, indem wir diese in Bezug
set­zen zu Mess- und Moni­to­ring-Daten, die über den gesam­ten Pro­dukt­le­bens­zy­klus hin­weg
anfal­len. Unsere Arbeits­gruppe ist inter­na­tio­nal sehr gut ver­netzt und pflegt enge Kon­takte z.B.
an die UC Ber­ke­ley und Brown Uni­ver­sity sowie zu Indus­trie­part­nern.

Wis­sen­schaft­li­che*r Mit­ar­bei­ter*in

für das vom Bun­des­mi­nis­te­rium für Bil­dung und For­schung (BMBF) geför­derte Ver­bund­pro­jekt
"Ein par­ti­zi­pa­ti­ver Ansatz zur fach­über­grei­fen­den Ver­mitt­lung daten­zen­trier­ter Metho­den- und Anwen­dungs­kom­pe­ten­zen in Hoch­schu­len - KI4All"

Aufgabenbeschreibung:

  • Ent­wick­lung KI-bezo­ge­ner Lehr-Lern­in­halte in ver­schie­de­nen For­ma­ten (Micro-Credits, Übun­gen, Tuto­rien, Hacka­thons). Es sind sowohl grund­le­gende Ein­füh­run­gen als auch fach­spe­zi­fi­sche Ver­tie­fun­gen für das Bau- und Umwelt­in­ge­nieur­we­sen vor­ge­se­hen
  • Betreu­ung, Ver­wal­tung, Eva­lua­tion und kon­ti­nu­ier­lich Ver­bes­se­rung der Lern­an­ge­bote über die Pro­jekt­dauer
  • Mit­wir­kung bei der Durch­füh­rung von Ver­an­stal­tun­gen, z.B. Hacka­thons
  • Ver­fas­sen von wis­sen­schaft­li­chen Publi­ka­tio­nen und Pro­jekt­be­rich­ten
  • Prä­sen­ta­tion der Pro­jekt­er­geb­nisse ggü. den Pro­jekt­part­nern und auf Kon­fe­ren­zen

Erwartete Qualifikationen:

  • Über­durch­schnitt­lich abge­schlos­se­nes wis­sen­schaft­li­ches Stu­dium der Inge­nieur­wis­sen­schaf­ten, Mathe­ma­tik oder Natur­wis­sen­schaf­ten (Mas­ter oder ver­gleich­bar), gerne auch auf Lehr­amt
  • Fun­dierte Vor­kennt­nisse im Bereich der nume­ri­schen und daten­ge­trie­be­nen Model­lie­rung und Simu­la­tion, nach­ge­wie­sen durch den Besuch ent­spre­chen­der Lehr­ver­an­stal­tun­gen und/oder eine ent­spre­chende Stu­dien- und/oder Mas­ter­ar­beit
  • Kennt­nisse einer Pro­gram­mier­spra­che, vor­zugs­weise Python

Was wir erwar­ten:
  • Erfah­rung im Pro­gram­mie­ren mit Python, im Soft­ware­de­sign und im Umgang mit Jupy­ter, Docker, oder ver­gleich­ba­ren Werk­zeu­gen
  • Erste Erfah­run­gen in der Lehre, zum Bei­spiel durch die Betreu­ung von Lern­grup­pen oder Tuto­rien, sind von Vor­teil
  • Ver­traut­heit im Umgang mit digi­ta­len Lehr­me­dien
  • Fun­dierte Sprach­kennt­nisse für die Durch­füh­rung deutsch und eng­lisch­spra­chi­ger Lehr­ver­an­stal­tun­gen
  • Team­fä­hig­keit und Kom­mu­ni­ka­ti­ons­stärke

Unser Angebot:

Die Ein­stel­lung erfolgt zum nächst­mög­li­chen Zeit­punkt und ist bis zum 30.11.2025 befris­tet. Die
Bezah­lung erfolgt je nach Auf­ga­ben­über­tra­gung und Erfül­lung der per­sön­li­chen Vor­aus­set­zun­gen bis EG 13 TV-L. Die Stelle bie­tet die Mög­lich­keit der Pro­mo­tion, die von der Pro­fes­sur aus­drück­lich unter­stützt wird. The­ma­tisch sind sowohl ein fach­li­cher als auch ein didak­ti­scher Pro­mo­ti­onschwer­punkt glei­cher­ma­ßen mög­lich.

Was wir bie­ten:
  • Attrak­ti­ves Arbeits­um­feld in einem enga­gier­ten jun­gen Team
  • Gro­ßer Gestal­tungs­spiel­raum mit viel Raum für eigene Ideen und die per­sön­li­che Ent­wick­lung
  • Die Inter­ak­tion mit den ver­schie­de­nen Pro­jekt­part­nern bie­tet viel Raum für inter­dis­zi­pli­näre Zusam­men­ar­beit und einen Blick über den Tel­ler­rand
  • Für eine Pro­mo­tion mit didak­ti­schem Schwer­punkt ist eine Ko-Betreu­ung durch das Insti­tut für Fach­di­dak­tik der Natur­wis­sen­schaf­ten der TUBS mög­lich
  • Teil­nahme an Wei­ter­bil­dungs­pro­gram­men der Gra­du­ier­ten­aka­de­mie Grad­TUBS