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wissenschaftliche Mitarbeiter\*innen (w/m/d)

Universität Paderborn

Paderborn, Nordrhein-Westfalen
CDD
Temps plein
Publié le 6 novembre 2026

Description du poste

Die Universität Paderborn ist eine leistungsstarke und international orientierte Campus-Universität. In interdisziplinären Teams gestalten wir zukunftsweisende Forschung, innovative Lehre sowie den aktiven Wissenstransfer in die Gesellschaft. Als wichtige Forschungs- und Kooperationspartnerin prägt die Universität auch regionale Entwicklungsstrategien. Unseren Beschäftigten in Forschung, Lehre, Technik und Verwaltung bieten wir ein lebendiges, familienfreundliches und chancengerechtes Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen und vielfältigen Möglichkeiten. Gestalten Sie mit uns die Zukunft! In der Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik sind am Institut für Mathematik zum nächstmöglichen Zeitpunkt bis zu zwei Stellen als wissenschaftliche Mitarbeiterinnen (w/m/d) (Entgeltgruppe 13 TV-L) im Umfang von 100 % der regelmäßigen Arbeitszeit zu besetzen. Es handelt sich um Qualifizierungsstellen im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines Promotionsverfahrens oder zur Qualifizierung in Hinblick auf eine wissenschaftliche Karriere in der Postdoktoranden Phase im Bereich Numerische Mathematik, dienen. Die Stellen sind befristet, abhängig von der bisher erreichten Qualifizierung, jedoch für einen Zeitraum von i. d. R. 3 Jahren, zu besetzen. Eine Verlängerung ist innerhalb der Befristungsgrenzen des WissZeitVG ggf. möglich. Aufgabenbereich: Die beiden Stellen sind in der Forschungsgruppe „Numerische Mathematik“ angesiedelt, die ressourceneffiziente numerische Methoden für wissenschaftliches Rechnen und maschinelles Lernen entwickelt. Ein besonderer Schwerpunkt der Gruppe liegt auf der dynamischen Low-Rank-Approximation, einschließlich ihrer numerischen Analyse und effizienten Implementierung. Zu den Hauptaufgaben und Verantwortlichkeiten gehören: • Lehrverpflichtung im Umfang von i. d. R. 4 SWS • Betreuung studentischer Arbeiten • Entwicklung, Analyse und Implementierung numerischer Methoden für Simulationen und maschinelles Lernen Einstellungsvoraussetzungen: • Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Mathematik oder verwandten Fachgebieten • Abgeschlossene Promotion für eine Postdoc-Stelle • Wissenschaftliche Fachkenntnisse in angewandter Mathematik, insbesondere in numerischer Analysis und wissenschaftlichem Rechnen • Analytisches Denkvermögen, Teamfähigkeit und Begeisterung sowie die Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten • Programmierkenntnisse in MATLAB oder einer vergleichbaren Programmiersprache sind von Vorteil • Gute Englischkenntnisse Wir bieten Ihnen: • Flexible Arbeitszeitgestaltung sowie die individuelle Möglichkeit zur mobilen Arbeit • Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten • Attraktive Nebenleistungen wie Kinderbetreuungsmöglichkeiten und Sportangebote • Möglichkeit zur internen und externen Fort- und Weiterbildung • Zusätzliche Leistungen nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L) wie Jahressonderzahlung und vermögenswirksame Leistungen sowie die Zusatzversorgung der VBL Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden gem. Landesgleichstellungsgesetz NRW (LGG) bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich. Ebenso ist die Bewerbung geeigneter Schwerbehinderter und Gleichgestellter im Sinne des Sozialgesetzbuches Neuntes Buch (SGB IX) erwünscht. Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen werden unter Angabe der Kennziffer 7456 bis zum 20. Dezember 2026 erbeten an jonas.kusch@uni-paderborn.de. Informationen zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten finden Sie unter: www.uni-paderborn.de/zv/personaldatenschutz. Prof. Dr. Jonas Kusch Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik Institut für Mathematik Universität Paderborn Warburger Str. 100 33098 Paderborn Paderborn University is a high-performance and inte