Mitarbeit in Forschung und Lehre am Institut für Mathematik (AG Stochastische Analysis), Betreuung von Seminaren und Lehrveranstaltungen für die mathematischen Studiengänge u.a. Durchführung von Übungen (4 SWS bei Vollzeit), Mitbetreuung von Abschlussarbeiten.

Die Forschung umfasst mehrere Bereiche, darunter konservative stochastische partielle Differentialgleichungen (PDGs), singuläre stochastische PDGs (SPDGs), Mathematik des maschinellen Lernens, interagierende Teilchensysteme, statistische Mechanik des Nichtgleichgewichts und stochastische Fluiddynamik. Ein Ziel ist es, Fragestellungen zur Wohlgestelltheit, Regularität, zum qualitativen Verhalten von Lösungen zu SPDG, zu Gleichgewichts- und Nichtgleichgewichts-Großen Abweichungen sowie deren numerischer Simulation zu untersuchen. In der Mathematik des maschinellen Lernens konzentrieren wir uns auf universelle Grenzwerte, stochastische Lerndynamiken und Generalisierungsfehler.

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent)
• Zum Zeitpunkt der Einstellung ist der Abschluss der Promotion in Mathematik; Schwerpunkt Stochastische Analysis, PDG oder Mathematik des maschinellen Lernens nachzuweisen
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Weitere Informationen zur Stelle erteilt Ihnen Prof. Dr. Benjamin Gess (benjamin.gess@gmail.com).

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (insb. kurzes Motivationsschreiben, vollständiger und aktueller Lebenslauf, Namen und Kontaktdaten von mindestens 2 Referenzen, Masterabschluss) per Email (in einem gesammelten pdf-Dokument, max. 5 MB) an das Sekretariat MA 1-0, z.Hd. Frau Yamauchi unter personal@math.tu­berlin.de.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.