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Postdoc / Senior Researcher – Mathematische Optimierung
Haben Sie Interesse an spannenden Forschungsprojekten und bringen ein fundiertes Wissen in
diskreter Optimierung mit, das Sie idealerweise bereits durch eine Promotion nachgewiesen haben?
Dann werden Sie Teil unserer Gruppe »Optimization«!
Was Sie bei uns tun
Sie forschen in einem hochmotivierten Team bestehend aus Mathematikerinnen an innovativen Verfahren der
diskreten Optimierung. Dies beinhaltet u.a. die Modellierung, theoretische Analyse und effiziente
praktische Lösung von Optimierungsproblemen aus den Bereichen Produktion und Logistik. In
Forschungs- und Industrieprojekten erheben Sie Anforderungen für Optimierungsanwendungen, entwickeln
mathematische Modelle, analysieren u.a. mittels polyedrischer und graphentheoretischer Methoden deren
Lösungsräume, leiten basierend darauf performante Lösungsalgorithmen her und implementieren diese in
Software. Darüber hinaus organisieren Sie fortlaufend die Zusammenarbeit mit unseren Industriepartnern
und erweitern diese. Hierfür bahnen Sie neue Projekte an und leiten diese. Sie betreuen mitverantwortlich
Doktorandinnen, veröffentlichen wissenschaftliche Forschungsartikel und gestalten maßgeblich die
Teamstrategie mit.
Die genauen Schwerpunkte der Arbeit können zu Beginn individuell vereinbart und auch im Laufe der Tätigkeit
den Bedürfnissen angepasst werden. Die wissenschaftliche Weiterqualifikation im Rahmen einer Promotion
oder Habilitation ist durch unsere intensive Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Analytics & Mixed-
Integer Optimization an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg möglich. Es sind aber auch
ganz individuelle Karrierewege im Rahmen einer wissenschaftlichen Laufbahn bei Fraunhofer möglich.
Was Sie mitbringen
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in den Fächern Mathematik oder Informatik mit
Vertiefung in diskreter Optimierung, idealerweise mit abgeschlossener Promotion - Erfahrung in der theoretischen Analyse von Optimierungsproblemen (z.B. Polyedertheorie,
Graphentheorie, Methoden der quadratischen/nichtlinearen Optimierung, Optimierung unter
Unsicherheiten) - Erfahrung in der Entwicklung von Lösungsalgorithmen (z.B. Branch-and-Cut-Verfahren,
Dekompositionsmethoden) sowie der Implementierung von Optimierungsmodellen in Software (z.B.
mittels Python und Lösern wie Gurobi) - Interesse an Optimierungsproblemen aus der Praxis, bevorzugt in Produktion und Logistik
- Gute organisatorische Fähigkeiten und die Fähigkeit zum eigenständigen Arbeiten
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (jeweils mind. Level C1)
Was Sie erwarten können
Fraunhofer ist nicht nur die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa, sondern wir wurden auch als »TOP 1 Arbeitgeber« ausgezeichnet. Aber warum eigentlich?
- Praxisbezogene Projekte mit Gestaltungsfreiraum motivieren unsere Mitarbeitenden, Innovationen voranzutreiben.
- Persönlicher Kontakt ist uns wichtig: Durch strukturiertes Onboarding erweitern Sie Ihr Netzwerk und kommen gut an unserem Institut an.
- Ihre Bedürfnisse nehmen wir ernst: Die bestmögliche Vereinbarkeit Ihres Berufs- und Privatlebens unterstützen wir durch zeitliche Flexibilität und hybrides Arbeiten.
- Unsere Mitarbeitenden genießen unsere wertschätzende Kultur: Wir sind offen, hilfsbereit und pflegen einen vertrauensvollen Umgang miteinander.
- Ihre Ziele und Interessen liegen uns am Herzen: Wir unterstützen Sie regelmäßig durch fachliche und persönliche Seminare, Coachings sowie Sprachkurse.
Über uns
In unserer Gruppe »Optimization« entwickeln wir mathematische Optimierungsverfahren, die durch eine Vielfalt an Anwendungen aus Produktion, Logistik, Energiesystemen oder Gesundheit motiviert sind. Dabei erforschen wir die theoretischen Grundlagen dieser Probleme, entwickeln effiziente algorithmische Lösungsverfahren und bringen sie bei namhaften Partnern aus der Industrie praktisch zum Einsatz. Sie ist Teil der Abteilung Analytics, die auf den Gebieten Analytics, künstliche Intelligenz und mathematische Optimierung im Kontext der Digitalisierung von Versorgungs- und Wertschöpfungsketten forscht.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Bitte geben Sie in Ihrer Bewerbung an, wie viele Stunden Sie gerne arbeiten möchten. Die Stelle ist auf 2 Jahre befristet, eine Verstetigung wird angestrebt. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren. Eine gleichzeitige Nebenbeschäftigung am Lehrstuhl für Analytics & Mixed-Integer Optimization an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Prof. Dr. Alexander Martin) ist möglich.
Haben wir Ihr Interesse geweckt?
Dann bewerben Sie sich jetzt hier online mit Ihren vollständigen Bewerbungsunterlagen: Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse: https://jobs.fraunhofer.de/job/Nürnberg-Postdoc-Senior-Researcher-Mathematische-Optimierung-90411/810396901/ Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Wichtiger Hinweis: Bitte vergessen Sie nicht, nach dem “Speichern” auf den “Bewerben”-Button zu klicken, sonst kommt Ihre Bewerbung nicht bei uns an.
Fragen zu dieser Stelle beantwortet Ihnen Luca Marie Prietz: Personalmarketing@iis.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
www.iis.fraunhofer.de
Kennziffer: 36182
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