Am TranslaTUM der TU München im Herzen Münchens (interdisziplinäres Forschungsgebäude) ist eine Stelle (100%) für eine technische Assistenz zu besetzen. Voraussetzung sind Erfahrungen in NGS-Sequenzierungen und scRNA-seq. Die Arbeitssprache des internationalen Teams ist Englisch. Sehr gute Englischkenntnisse sind für die Gewährleistung der Kommunikation im Team Voraussetzung.

Der Lehrstuhl „Robotik und Eingebettete Systeme“ am Institut für Informatik der Technischen Universität München mit Sitz in Garching bei München sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n wissenschaftliche(n) Mitarbeiter(in) (Akademische Rätin a.Z. / Akademischen Rat a.Z.) Die Stelle ist in Vollzeit und befristet auf die Dauer von zunächst drei Jahren. Eine spätere Überführung in ein Beamtenverhältnis auf Lebenszeit ist grundsätzlich möglich.

Profitieren Sie vom Netzwerk Women of TUM! Women of TUM ist ein TUM-weites Netzwerk für Studentinnen, Wissenschaftlerinnen und Alumnae. Die Schirmherrin ist Frau Dr. Keidel, TUM-Alumna und ehemalige Vizepräsidentin der TUM. Ziel des Netzwerkes ist der internationale Austausch und die gegenseitige Unterstützung von Frauen in ingenieur- und naturwissenschaftlichen Berufen in Wirtschaft und Wissenschaft.

We are seeking a highly motivated student to develop a novel framework for Physics-Informed Neural Networks (PINNs) that overcomes current limitations. Basics of Physics-Informed Neural Networks (PINNs): PINNs are a powerful machine learning technique that combines the strengths of neural networks and physics. Here's a breakdown: Neural Networks: These are algorithms inspired by the human brain, capable of learning complex patterns from data. Physics: Scientific principles governing the behavior of matter and energy. PINNs leverage the data-driven learning power of neural networks while incorporating physical laws through governing equations (often described by Partial Differential Equations - PDEs). This allows PINNs to: Learn from data: Analyze existing observations or measurements of a physical system. Enforce physical laws: Ensure the learned model adheres to established physical principles. Handle complex systems: Model intricate physical phenomena that might be difficult to solve with traditional methods. Project Focus: This project builds upon the foundation of PINNs and aims to develop PINNs model that can model 2 Dynamic Systems: Spring Mass Damper System Inverted pendulum Furthermore, the models should be: Independent of initial conditions: Produces accurate results regardless of the system's starting state. Partially independent of external forces: While the type of force needs to be known, the model should be able to infer the force equation from data. Independent of natural frequency: Applicable to various systems with different inherent oscillation frequencies. Generalizable: Analyze the effectiveness of incorporating advanced neural network architectures like Recurrent Neural Networks (RNNs) to increase generalizability. This thesis will, therefore, focus on the combination of data-driven ML model and Physics behind the dynamic systems to gain the benefits of both worlds. It would be part of the project to evaluate if PINNs trained on simulated data can be extended to real systems. Furthermore, it would be part of the project to evaluate the impact of known physical model, unknown physical model, known inputs to the real physical system, unknown inputs to the real physical system etc. and their pros and cons. Project Benefits: Opportunity to work on cutting-edge research at the intersection of physics and machine learning. Hands-on experience in developing and implementing advanced neural network models. Develop strong technical skills in machine learning and scientific computing.

Nichtwissenschaftliches Personal - Der Lehrstuhl für Hydrogeologie an der Fakultät Bau Geo Umwelt der Technischen Universität München am Standort in der Innenstadt befasst sich mit dem Ökosystem Grundwasser. Zur Ergänzung unseres Laborteams suchen wir ab sofort unbefristet eine(n) Chemielaboranten, Chemisch-technische(n) Assistentin(en), Chemietechniker(in) (m/w/d). Die Vergütung erfolgt nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L).

Bioinformatician/Computational Biologist/Systems Immunologist (f/div/m) for two years initially with a possibility of extension to 5 and more years. Involvement in immunology projects with single-cell transcriptomic data analysis.

Das Servicebüro Personal der Fakultäten für Informatik und Mathematik sucht eine/n Bachelor oder vergleichbar für ein abwechslungsreiches Aufgabengebiet im Bereich Personal unbefristet in Vollzeit.

Am Institut für Med. Mikrobiologie, Immunologie und Hygiene der Technischen Universität München ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle einer/s Assistenzärztin/Assistenzarztes in der Medizinischen Mikrobiologie und Krankenhaushygiene zu besetzen.

Registrierung: im TUMi Büro Kosten: 2.00€ Teilnehmerzahl: 28 Treffpunkt: Mitteilung per Email

Zur Verstärkung unseres Teams an der Forschungs-Neutronenquelle Heinz Maier-Leibnitz (FRM II) der Technischen Universität München suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Vollzeit (40std/Woche) einen Wissenschaftler (Postdoc, m/w/d) für die Batterieforschung.

Die TUM School of Medicine and Health sucht ab sofort eine:n Mitarbeiter:in (w/m/d) für administrative Tätigkeiten in der Studienorganisation in Teilzeit (20 Std.), vorerst befristet auf 2 Jahre.

Hier finden Sie Stellen für Studentische Hilfskräfte, Praktikantenstellen an der TU München sowie Studienarbeiten

Wir suchen für unseren Lehrstuhl zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n MTA/MFA:

Das Servicebüro Finanzen der Fakultät für Informatik sucht zur Unterstützung u.a. bei der Bearbeitung von Zahlungsvorgängen in SAP eine studentische Hilfskraft

Das Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) der Technischen Universität München ist eines der großen produktionstechnischen Institute in Deutschland. Die Themenschwerpunkte umfassen die Bereiche Werkzeugmaschinen, Additive Fertigung, Batterieproduktion, Lasertechnik, Montagetechnik und Robotik, Nachhaltige Produktion sowie Produktionsmanagement und Logistik. In diesen Themenfeldern arbeiten die wissenschaftlichen Mitarbeiter des iwb in Forschung, Lehre und Industrietransfer mit dem Ziel der Promotion. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Künstliche Intelligenz und Digitaler Zwilling für Predictive Maintenance an Werkzeugmaschinen.

Beginne mein Informatikstudium im WS und suche nach WG