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News Articles published within the last 30 days.
06.06.2024
Nichtwissenschaftliches Personal:
Administrative Coordinator (m/w/d)
Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine(n) Administrative Coordinator für den Lehrstuhl für Forschungs- und Wissenschaftsmanagement (Lehrstuhlinhaberin Prof. Dr. Claudia Peus).
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Kontakt: Martin.Fladerer@tum.de
06.06.2024
Nichtwissenschaftliches Personal:
Team-Assistenz am Lehrstuhl für Elektrische Energiespeichertechnik
Kontakt: bewerbung.ees@ed.tum.de
06.06.2024
Interne Jobbörse der TU München:
Mitarbeiter Datenbankmanagement (m/w/d) in Vollzeit
Im TUM Global & Alumni Office der Technischen Universität München ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zunächst befristet für 2 Jahre eine Stelle in Vollzeit zu besetzen als Mitarbeiter Datenbankmanagement (m/w/d). Der Arbeitsschwerpunkt liegt im Datenbankmanagement für drittmittelfinanzierte Programme und Projekte im Bereich Studierenden- und Mitarbeitendenaustausch.
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Kontakt: boos@zv.tum.de
06.06.2024
Nachrichten der Verwaltung:
Aktuelle Informationen aufgrund des Hochwasserlage:
In den letzten Tagen kam es aufgrund der langanhaltenden Regenfälle und der dadurch verursachten Überflutungen und Hochwasser in Bayern zu verheerenden Schäden. In einigen Regionen wurde Katastrophenfall ausgerufen.
Für die TUM-Mitarbeitenden gilt aufgrund der tariflichen und ministeriellen Regelungen für Katastrophenlagen:
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Kontakt: Zentralabteilung 2 – Personal; Email: V_Sekretariat_ZA2@zv.tum.de
06.06.2024
Nichtwissenschaftliches Personal:
Mitarbeiter Datenbankmanagement (m/w/d) in Vollzeit
Im TUM Global & Alumni Office der Technischen Universität München ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zunächst befristet für 2 Jahre eine Stelle in Vollzeit zu besetzen als Mitarbeiter Datenbankmanagement (m/w/d). Der Arbeitsschwerpunkt liegt im Datenbankmanagement für drittmittelfinanzierte Programme und Projekte im Bereich Studierenden- und Mitarbeitendenaustausch.
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Kontakt: boos@zv.tum.de
06.06.2024
Test Jobs sonstige Titel:
Mitarbeiter/in (m/w/d) für Teamassistenz- und Sekretariatsaufgaben
Am Lehrstuhl für Sicherheit in der Informationstechnik ist zum 15.08.2024 eine Stelle für Teamassistenz- und Sekretariatsaufgaben zu besetzen.
Ihr Aufgabengebiet:
Sie haben Spaß an der Zusammenarbeit mit jungen, hoch motivierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und sind bereit überall anzupacken. Dann sind sie genau die/der Richtige für diese spannende Aufgabe. Ihre Aufgaben umfassen unter anderem
• Büroorganisation
• Lehrstuhlorganisation
• Abwicklung von Verwaltungsaufgaben
• Rechnungswesen (SAP-Kenntnisse erwünscht)
• Organisatorische Betreuung von Studenten
• Korrespondenz in deutscher und englischer Sprache
Ihr Anforderungsprofil:
Sie haben Erfahrung im Bereich der Hochschulverwaltung und unterstützen das Team bei allen organisatorischen Abläufen in der TU München. Sie sind flexibel, immer bereit sich in neue Themen selbständig einzuarbeiten, ergreifen die Initiative und zeigen hohe Einsatzbereitschaft. Zu ihren Fachkenntnissen gehören MS-Office, SAP und die Pflege von Internetseiten. Darüberhinausgehende PC-Kenntnisse sind erwünscht.
Unser Angebot:
Wir bieten einen Arbeitsplatz mit flexiblen Arbeitszeiten und mobiler Arbeit. Die Möglichkeiten der Weiterbildung sind vielfältig. Die Beschäftigung erfolgt mit entsprechender Vergütung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L E 6).
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Qualifizierte Frauen werden deshalb besonders aufgefordert, sich zu bewerben.
Ansprechpartner:
Ihre Bewerbung mit aussagekräftigen Unterlagen senden Sie bitte bis spätestens 24.06.2024 an die Technische Universität München, Lehrstuhl für Sicherheit in der Informationstechnik, Prof. Dr.-Ing. Georg Sigl, Arcisstraße 21, 80333 München. Emailadresse: sec@ei.tum.de
Kontakt: marion.zillner@tum.de
Im Fall der schriftlichen Bewerbung bitten wir Sie, uns lediglich Kopien einzureichen, da wir Ihre Bewerbungsunterlagen nach Abschluss des Verfahrens leider nicht zurücksenden können.
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/Bewerbung/ zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.
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Kontakt: Informieren Sie sich über uns: www.tum.de bzw. https://www.ce.cit.tum.de/eisec
05.06.2024
Biete ...:
Student assistant - Scientific Software
Kontakt: Barbara.Puzek@med.uni-muenchen.de
05.06.2024
Nichtwissenschaftliches Personal:
Mitarbeiter/in für Stiftungsverwaltung und Körperschaftshaushalt (w/m/d)
Die Zentralabteilung 3 – Finanzen ist die zentrale Anlaufstelle innerhalb der Universität für alle finanziellen Fragen.
Zur Verstärkung der Zentralen Hochschulverwaltung/Zentralabteilung 3 – Finanzen/Referat 31-Mittelmanagement suchen wir am Standort München (Maxvorstadt) zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n motivierte/n und engagierte/n
Mitarbeiter/in für Stiftungsverwaltung und Körperschaftshaushalt (w/m/d)
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Kontakt: bewerbung-finanzen@zv.tum.de
05.06.2024
Abschlussarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten:
Master´s Thesis about fungal biomaterials
Optimizing the fabrication and material properties of mycelium composites at the Professorship of Fungal Biotechnology in Wood Science (Prof. Dr. J. Philipp Benz)
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Kontakt: marcello.nussbaumer@tum.de
05.06.2024
Abschlussarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten:
Master Thesis: Deep Learning for Bone Tumor Detection and Segmentation: 2D vs 3D
The detection and segmentation of bone tumors using magnetic resonance imaging (MRI) have crucial implications for clinical diagnosis and treatment planning. With the advent of deep learning techniques, there's a growing interest in leveraging these methods to analyze MRI bone tumor images. However, a fundamental question arises: Is 3D volumetric processing superior to traditional 2D slice-by-slice processing in deep learning tasks for MRI bone tumor analysis? This research addresses this question by evaluating the effectiveness of 2D versus 3D deep learning methodologies.
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Kontakt: anna.curto-vilalta@tum.de
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