Im Institut für Analysis und Numerik im Fachbereich 10 der Universität Münster ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle als
zu besetzen. Angeboten wird eine für 3 Jahre befristete Vollzeitstelle. Die Lehrverpflichtung beträgt bei Vollzeit 4 SWS.
Die ausgeschriebene Stelle dient der Förderung der wissenschaftlichen Qualifizierung zur Habilitation oder als Vorbereitung auf eine Professur.
1. Forschung im Bereich von
a) Approximationen durch neuronale Netzwerke und/oder
b) stochastischen Optimierungsverfahren.
2. Mitwirkung in der Lehre
Erwartet werden ein sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder ein vergleichbarer Abschluss) in Mathematik und eine exzellent abgeschlossene Promotion im Bereich der Mathematik. Zusätzlich wird erwartet, dass der/die Bewerber*in bereits Veröffentlichungen in hochkarätigen wissenschaftlichen Zeitschriften der angewandten Mathematik vorzuweisen hat, sowie substantielle Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens publiziert hat.
Die Universität Münster setzt sich für Chancengerechtigkeit und Vielfalt ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen. Eine Stellenbesetzung in Teilzeit ist grundsätzlich möglich.
Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung, und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung bis zum 07.02.2025 an
Herrn Prof. Dr. Arnulf Jentzen
Universität Münster
Institut für Analysis und Numerik
Einsteinstr. 62
48149 Münster
Oder (bevorzugt) per E-Mail als PDF an: a.j@uni-muenster.de.
Bitte beachten Sie, dass wir andere Dateiformate nicht berücksichtigen können.
Ausschreibungskennziffer bei Rückfragen: 2025_01_31