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Wissenschaftliches Personal

Stellenanzeigen sollen von den jeweiligen Einrichtungen selbst eingetragen werden. Dazu sind Mitarbeiterrechte im Portal erforderlich. Dies ist bei allen in TUMonline enthaltenen Mitarbeitern automatisch der Fall.

Bitte geben Sie bei allen Anzeigen eine aussagekräftige Bezeichnung der Aufgabe, eine Beschreibung und durch Komma getrennte Keywords an. Die Bezeichnung 'Wissenschaftlicher Mitarbeiter' ist nicht sinnvoll, da hier nicht erkenntlich ist um welches Fachgebiet bzw. um welche Aufgabe es geht.

Eine Anleitung finden Sie in der Kurzanleitung für Stellenanzeigen und (ausführlicher) im Best Practice Manual Stellenanzeigen (pdf)

Achtung, neu:

Die Hinweise zur Eignung für schwerbehinderte Bewerber/innen werden zusätzlich zu den Hinweisen zum Datenschutz automatisch am Ende der Anzeige angehängt.

28.03.2024
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Medizintechnik / Minimalinvasive Operationstechniken


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Kontakt: Prof. Dr. med. Dirk Wilhelm (dirk.wilhelm@tum.de)

27.03.2024
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in Kommunikations- oder Medienwissenschaft oder Sportwissenschaft

Im vom Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp) geförderten Forschungsprojekt mit dem Titel „Spitzensportler*innen und Medien: eine Analyse zur Wahrnehmung und Bewertung der Doping-Berichterstattung und die Auswirkung auf die Trainingsarbeit.
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Kontakt: michael.schaffrath@tum.de

27.03.2024
PhD position: Physics-based and Data-Driven Spectral Unmixing

Chair for AI in Healthcare and Medicine (AIM lab) Institute for AI and Informatics in Medicine Klinikum rechts der Isar & Technical University of Munich (TUM)

The lab for Artificial Intelligence in Medicine (aim-lab) focuses on AI and ML approaches for medicine and healthcare. Our aim is to develop AI and ML techniques for the analysis and interpretation of biomedical data. The group focuses on pursuing blue-sky research, including:

  • AI for medical imaging applications ranging from image reconstruction to analysis and interpretation
  • AI for the early detection, prediction and diagnosis of diseases as well as for the identification of new biomarkers and targets for therapy
  • Safe, robust and interpretable AI approaches as well as privacy-preserving AI approaches

We have a particularly strong interest in the application of imaging and computing technology to improve the understanding of brain development, to improve the diagnosis and stratification of patients with dementia, stroke and traumatic brain injury as well as for the comprehensive diagnosis and management of patients with cardiovascular disease and cancer.

We are based in the Faculty of Medicine at the Campus Klinikum Rechts der Isar (which is the university hospital of TUM) as well as in the Faculty of Informatics at the Campus Garching. Our lab is affiliated with several machine learning initiatives in Munich, including the Munich Center for Machine Learning (MCML), the European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS Munich) and the Munich Data Science Institute (MDSI).

We are currently recruiting a PhD student to work on an EU Pathfinder Project (HyperProbe) focusing on the development of spectral unmixing approaches for identifying biomarkers of brain activity.

Qualifications:

  • An MSc in Computational Sciences, Physics, or related disciplines and publications and previous experience with projects in computational sciences, spectral unmixing or machine learning
  • Extensive programming experience with Python and ML frameworks (e.g. Pytorch)
  • Strong analytical and problem-solving skills
  • Excellent communication & interdisciplinary skills
  • Fluency in English (written and spoken)
Notice for candidates with disabilities

Candidates with disabilities will be given preference if they are essentially of the same suitability and qualifications.

How to apply Please send your application documents (CV, transcripts, and a two-page research statement) to office.aim-lab@med.tum.de by the 27th of April 2024.
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Kontakt: For questions regarding the position please contact office.aim-lab@med.tum.de and ivan.ezhov@tum.de

26.03.2024
Wissenschaftliches Personal

Stellenanzeigen sollen von den jeweiligen Einrichtungen selbst eingetragen werden. Dazu sind Mitarbeiterrechte im Portal erforderlich. Dies ist bei allen in TUMonline enthaltenen Mitarbeitern automatisch der Fall.

Bitte geben Sie bei allen Anzeigen eine aussagekräftige Bezeichnung der Aufgabe, eine Beschreibung und durch Komma getrennte Keywords an. Die Bezeichnung 'Wissenschaftlicher Mitarbeiter' ist nicht sinnvoll, da hier nicht erkenntlich ist um welches Fachgebiet bzw. um welche Aufgabe es geht.

Eine Anleitung finden Sie in der Kurzanleitung für Stellenanzeigen und (ausführlicher) im Best Practice Manual Stellenanzeigen (pdf)


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Kontakt:  Dieses Feld mit Kontaktinfos (z.B. Email Adresse) ersetzen

26.03.2024
Wissenschaftliches Personal

Stellenanzeigen sollen von den jeweiligen Einrichtungen selbst eingetragen werden. Dazu sind Mitarbeiterrechte im Portal erforderlich. Dies ist bei allen in TUMonline enthaltenen Mitarbeitern automatisch der Fall.

Bitte geben Sie bei allen Anzeigen eine aussagekräftige Bezeichnung der Aufgabe, eine Beschreibung und durch Komma getrennte Keywords an. Die Bezeichnung 'Wissenschaftlicher Mitarbeiter' ist nicht sinnvoll, da hier nicht erkenntlich ist um welches Fachgebiet bzw. um welche Aufgabe es geht.

Eine Anleitung finden Sie in der Kurzanleitung für Stellenanzeigen und (ausführlicher) im Best Practice Manual Stellenanzeigen (pdf)


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26.03.2024
Promotionsstelle im Rahmen eines Forschungsprojektes im Bereich Energie- und Verfahrenstechnik

Wir bieten Ihnen an der Professur für Regenerative Energiesysteme eine Promotionsstelle im Rahmen eines Forschungsprojektes im Bereich der Energie- und Verfahrenstechnik zu den Themen synthetische Kraftstoffe
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Kontakt: elisabeth.murr@tum.de

25.03.2024
PostDoc position in machine learning und FAIR data management

Wir suchen motiviertes Personal (PhD, Postdoc) mit einem Mathematik- oder Informatik-Hintergrund. Sie werden am Projekt FAIRmat (einem NFDI-Konsortium) beteiligt sein, in dem wir eine FAIR-Dateninfrastruktur für die Physik der kondensierten Materie und die chemische Physik von Festkörpern für materialwissenschaftliche Gruppen in ganz Deutschland (und weltweit) aufbauen. Als Postdoktorand/in sind Sie außerdem an der Forschung zur Methodenentwicklung für Algorithmen des maschinellen Lernens beteiligt.
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Kontakt: Prof. Dr. Felix Dietrich phdapplications@mailsccs.in.tum.de

25.03.2024
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) für die Arbeitsgruppe Prof. Dr. Steffen Glaser, Department Chemie „Maschine Learning and Quantum Control“.

Die Arbeitsgruppe Prof. Dr. Steffen Glaser sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in zur Mitarbeit am Forschungsprojekt „Kombination von maschinellem Lernen und optimale Steuerungsmethoden für den effizienten Entwurf von High-Fidelity-Quantenoperationen für Anwendungen im Quantencomputing und in der Spektroskopie“.
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Kontakt: glaser@tum.de +49 162 2515898

25.03.2024
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) für die Arbeitsgruppe Prof. Dr. Steffen Glaser, Department Chemie „Maschine Learning and Quantum Control“.


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Kontakt: glaser@tum.de +49 162 2515898

25.03.2024
Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in für die Materialcharakterisierung (m/w/d)

Wir suchen ab sofort, in Vollzeit, eine*n Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in für die Gießereitechnik (m/w/d) Aktuell suchen wir gezielt Verstärkung in unserem Forschungsbereich Gießereitechnik zum Thema Materialcharakterisierung: Es besteht die Möglichkeit der Promotion bei Prof. Dr.-Ing. Wolfram Volk.
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Kontakt: verwaltung@utg.de