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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)
19.09.2024
PhD positions on Foundation Models and Deep Learning for Imaging Problems
Kontakt: reinhard.heckel@tum.de
19.09.2024
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) im Bereich „Simulation des thermomechanischen Verhaltens von abreibbaren Dichtungsbelägen in Turbomaschinen“
Wir suchen für unser Team am Lehrstuhl für Werkstoffwissenschaften der TUM School of Engineering and Design am Forschungscampus Garching zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) in Vollzeit (TV-L E13, 100%) im Bereich „Simulation des thermomechanischen Verhaltens von abreibbaren Dichtungsbelägen in Turbomaschinen“
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Kontakt: bewerbung.lww@ed.tum.de
18.09.2024
Research Associate / Doctoral Candidate (m/w/d) in the field of sustainable concrete structures (E13, 100%)
We are looking for a Research Assistant (m/f/d) to join our team as soon as possible on a full-time basis (TV-L E13, 100%) at the Chair of Concrete Structures, TUM School of Engineering and Design.
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Kontakt: johannes.froese@tum.de
18.09.2024
PhD and PostDoc Positions in Visual Computing & AI (LS28, Prof. Niessner)
Kontakt: niessner@tum.de
18.09.2024
PhD Research in 4D Topographic Monitoring
Our team (professorship of Remote Sensing Applications (https://www.asg.ed.tum.de/rsa) offers opportunities for PhD research in 4D topographic monitoring with a full-time position as research associate (m/f/d).
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Kontakt: k.anders@tum.de
17.09.2024
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand (m/w/d) im Bereich des nachhaltigen Massivbaus (TV-L E13, 100%)
Wir suchen für unser Team zum nächstmöglichen Zeitpunkt, in Vollzeit (TV-L E13, 100%), einen Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) am Lehrstuhl für Massivbau, TUM School of Engineering and Design.
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Kontakt: johannes.froese@tum.de
16.09.2024
PhD student in computational proteomics (f/m/d) for non-clinical safety assessment with ProteomicsDB
We (https://www.mls.ls.tum.de/en/compms/home/) are currently looking to fill an open position that will be tasked to extend ProteomicsDB to serve as the central database for an EU-funded project aiming to reduce and replace non-human primates in non-clinical safety assessment (https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/portal/screen/opportunities/topic-details/horizon-ju-ihi-2023-04-01-two-stage).
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Kontakt: mathias.wilhelm@tum.de
16.09.2024
Wissenschaftliche/n Mitarbeiter*in (m/w/d) am Lehrstuhl für Zerstörungsfreie Prüfung (Maschinenbau, Geophysik, Physik)
Wir suchen für unser Team zum nächstmöglichen Zeitpunkt, in Vollzeit, eine/n
Wissenschaftliche/n Mitarbeiter*in (m/w/d) am Lehrstuhl für Zerstörungsfreie Prüfung (Maschinenbau, Geophysik, Physik)
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Kontakt: zfp@ed.tum.de
16.09.2024
Wissenschaftliche Mitarbeiter/Doktorand (m/w/d) mit dem Arbeitsschwerpunkt alternativen Rohstoffen in der Schokoladenherstellung (Simulation und Experiment)
Der Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik der Technischen Universität München (Standort Freising, School of Life Sciences) sucht zum Ende des Jahres 2024 einen wiss. Mitarbeiter (m/w/d) mit dem Arbeitsschwerpunkt alternativen Rohstoffen in der Schokoladenherstellung
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Kontakt: svt-jobs@wzw.tum.de
14.09.2024
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) in den Bereichen Prozessüberwachung und maschinelles Lernen in Kooperation mit Boeing
Für unser Team am Standort Garching bei München suchen wir ab sofort und in Vollzeit einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Prozessüberwachung und maschinelles Lernen in Kooperation mit Boeing.
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Kontakt: Martina.Sigl@iwb.tum.de
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