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<h2>Weitere Informationen</h2><p>The successful candidate will be employed under a regular employment contract.<br>The position is to be filled at the earliest possible date and offered for a fixed term initially to three years.<br>The fixed-term employment is possible as it constitutes one of the fixed-term options of the Wissenschaftszeitvertragsgesetz (German Act on Fixed-term Scientific Contracts).<br>This is a full-time position.<br>The successful candidate has the opportunity to pursue a doctoral degree in this position.<br>The salary is based on the German public service salary scale (TV-L).<br>The position corresponds to a pay grade of EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>The Chair of Imaging and Computer Vision (LFB) conducts pioneering research at the intersection of imaging instrumentation and computational imaging, ranging from the development of novel hybrid imaging systems to advanced image reconstruction and video communication. Building on this broad interdisciplinary expertise, we specifically focus on robust 3D reconstruction of anatomical structures and multimodal image analysis. By combining hybrid machine learning with physical modeling, we develop tailored solutions that bridge the gap between raw imaging data and clinical application, ensuring reliable decision support in complex medical workflows.</p>
<p>Join us at the forefront of medical AI technology as part of a new interdisciplinary research consortium. We are developing a fully automated process chain for surgical planning, specifically addressing dysgnathia and extremity surgery.</p>
<p>You will work in a strong interdisciplinary team alongside our consortium partners, including clinical experts from major university hospitals (providing data &amp; validation), specialized software partners (responsible for platform integration), and experts in manufacturing technology (focusing on production automation).</p>
<p>The project aims to overcome the "data bottleneck" in medical AI. Instead of relying solely on massive manual annotation, we aim to leverage unlabelled data to build intelligent systems that truly "understand" 3D anatomy. We are moving from raw DICOM data to patient-specific, geometry-based surgical guides.</p><h2>Ihr Profil</h2><p>&nbsp;* Education: Master’s degree or comparable in Computer Science, Physics, Engineering, or a related field with a strong focus on AI/ML.</p>
<p>&nbsp;* Technical Skills: Proficient in Python and Deep Learning frameworks (PyTorch). Experience with Self-Supervised Learning (SSL), Transformers, or modern architectures like Masked Autoencoders (MAE) / JEPA is highly desirable.</p>
<p>&nbsp;* Methodological Knowledge: Strong understanding of computer vision, representation learning, and high-dimensional geometry.</p>
<p>&nbsp;* Soft Skills: Passion for solving medical challenges and ability to work in multidisciplinary teams (engineers, clinicians).</p><h2>Ihre Aufgaben</h2><p>You will be responsible for researching and developing next-generation AI methods for 3D medical image understanding, aiming to automate complex surgical planning workflows using modern self-supervised techniques:</p>
<p>&nbsp;* Pioneering Self-Supervised Learning: Investigate and adapt modern Joint Embedding Predictive Architectures (e.g., I-JEPA, V-JEPA) for volumetric medical data (CT/DVT). Your goal is to develop a "Volumetric-JEPA" that learns robust anatomical representations from unlabelled data without relying on pixel-level reconstruction.</p>
<p>&nbsp;* Data-Efficient Segmentation: Utilize these pre-trained semantic backbones to achieve high-precision segmentation of critical structures (e.g., mandible, nerve canals) using Few-Shot Learning. This aims to drastically reduce the need for manual annotations compared to traditional supervised methods.</p>
<p>&nbsp;* Generative vs. Predictive AI: Systematically compare the robustness of predictive architectures (JEPA) against generative approaches (e.g., Diffusion Models, GANs), specifically regarding their ability to handle severe anatomical deformations and image artifacts (OOD robustness).</p>
<p>&nbsp;* Multimodal VLM Interface: Develop interfaces to feed the learned high-level feature embeddings into Multimodal Large Language Models, enabling a semantic "Safety Layer" that validates surgical plans based on anatomical understanding.</p>
<p>&nbsp;* Algorithmic Surgical Planning: Implement geometric algorithms (osteotomy planes, collision analysis) that build upon the robust features extracted by your AI models to automate the planning process.</p><h2>Über uns</h2><p>RWTH is a certified family-friendly University. We support our employees in maintaining a good work-life balance with a wide range of health, advising, and prevention services, for example university sports. Employees who are covered by collective bargaining agreements and civil servants have access to an extensive range of further training courses and the opportunity to purchase a job ticket. <br>RWTH is an equal opportunities employer. We therefore welcome and encourage applications from all suitably qualified candidates, particularly from groups that are underrepresented at the University. All qualified applicants will receive consideration for employment and will not be discriminated against on the basis of national or ethnic origin, sex, sexual orientation, gender identity, religion, disability or age. RWTH is strongly committed to encouraging women in their careers. Female applicants are given preference if they are equally suitable, competent, and professionally qualified, unless a fellow candidate is favored for a specific reason.<br>As RWTH is committed to equality of opportunity, we ask you not to include a photo in your application.<br>You can find information on the personal data we collect from applicants in accordance with Articles 13 and 14 of the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) at <a href="http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Land Nordrhein-Westfalen

Research Assistant/Associate (f/m/d)

<h2>Weitere Informationen</h2><p>The successful candidate will be employed under a regular employment contract.<br>The position is to be filled at the earliest possible date and offered for a fixed term of three years.<br>The fixed-term employment is possible as it constitutes one of the fixed-term options of the Wissenschaftszeitvertragsgesetz (German Act on Fixed-term Scientific Contracts).<br>This is a part-time position (75 % of the standard weekly hours for full-time employees).<br>The successful candidate has the opportunity to pursue a doctoral degree in this position.<br>The salary is based on the German public service salary scale (TV-L).<br>The position corresponds to a pay grade of EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>The Chair of Engineering Geology at RWTH Aachen University has around 35 employees conducting research in the fields of rock mechanics, geomechanics and natural hazards. In addition to the basic equipment, the chair is financed by numerous national and international third-party funded projects. The Chair is involved in the degree courses in Applied Geosciences and Georesource Management.</p>
<p>We are a group of dynamic and internatonal scientists with interests in all aspects of experimental and computational rock mecahnics, with a strong focus on applied topics.</p>
<p><strong>Project title:</strong> Impact of Stress Corrosion and Long-Term Strength of Crystalline Rocks on Barrier Integrity – From Micro-to-Macro Scale (ACCELERATE)</p>
<p><strong>Project description:</strong> Development of brittle damage around tunnels is quite common in massive rocks under highly-stressed conditions. Understanding the shape and extent of the Excavation Damage Zone (EDZ), and its development over time is of foremost relevance for safety analysis of deep geological repositories for nuclear waste. Within the EDZ, permeability is often increased and contains preferred and interconnected flow pathways for the migration of radionuclides. Processes of long-term crack development in crystalline rocks are often associated with stress corrosion and sub-critical crack growth in chemically reactive environments. This is particularly relevant for radioactive waste repositories with elevated rock temperatures. At present, extensive research is being carried out to assess the suitability of various host rock formations—such as rock salt, clay rock, and crystalline rock—that are being considered in Germany for deep geological nuclear waste disposal. Within the ACCELERATE project, we aim to advance our understanding of the long-term behaviour of crystalline rocks through a combination of experimental, in-situ, and numerical approaches.&nbsp;</p><h2>Ihr Profil</h2><p><strong>Candidate Requirements</strong>:</p>
<ul>
<li>Master degree (or comparable) in a project-related discipline (e.g. applied geosciences, engineering geology, geotechnical engineering, geology, geophysics)</li>
<li>Preferably sound knowledge of rock mechanics, petrophysical and micro-structural analysis</li>
<li>Willing to carry out frequent fieldworks in the tunnel</li>
<li>Reliable, ambitious, and able to work both independently and with a team</li>
<li>Excellent written and oral communication skills in English, knowledge of German is considered an asset.</li>
<li>Ability to quickly develop related research skills and knowledge</li>
<li>In procession of a valid driving license (or be able to obtain one) for driving in European Union</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><p><strong>We are looking for a PhD candidate for the following tasks:</strong></p>
<ul>
<li>Sample selections and performing a series of mineralogical, geochemical and petrophysical tests</li>
<li>Planning, execution and interpretation of rock mechanics and fracture mechanics laboratory testing including short-term and long-term mechanical testing</li>
<li>Micro-structural analysis using optical and electron microscopy</li>
<li>Carrying out frequent fieldworks at the Bedretto Tunnel (Switzerland) to collect in-situ data</li>
<li>Analysis and interpretation of the multi-disciplinary data obtained from various monitoring sources (strain and permeability measurements, seismic data) to understand the evolution of the EDZ both spatially and temporally at PRECODE Tunnel</li>
<li>Coordination with other project partners</li>
</ul><h2>Über uns</h2><p>RWTH is a certified family-friendly University. We support our employees in maintaining a good work-life balance with a wide range of health, advising, and prevention services, for example university sports. Employees who are covered by collective bargaining agreements and civil servants have access to an extensive range of further training courses and the opportunity to purchase a job ticket. <br>RWTH is an equal opportunities employer. We therefore welcome and encourage applications from all suitably qualified candidates, particularly from groups that are underrepresented at the University. All qualified applicants will receive consideration for employment and will not be discriminated against on the basis of national or ethnic origin, sex, sexual orientation, gender identity, religion, disability or age. RWTH is strongly committed to encouraging women in their careers. Female applicants are given preference if they are equally suitable, competent, and professionally qualified, unless a fellow candidate is favored for a specific reason.<br>As RWTH is committed to equality of opportunity, we ask you not to include a photo in your application.<br>You can find information on the personal data we collect from applicants in accordance with Articles 13 and 14 of the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) at <a href="http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Research Assistant/Associate (f/m/d) PhD Position in Engineering Geology Geoscientist, geotechnical engineer or similar

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf zunächst 2 Jahre.<br>Eine Weiterbeschäftigung wird angestrebt<br>Die Befristung richtet sich nach § 14 Abs. 1 Teilzeit- und Befristungsgesetz (TzBfG).<br>Es handelt sich um eine Teilzeitstelle mit der Hälfte der regelmäßigen Wochenarbeitszeit.<br>Es besteht gegebenenfalls zu einem späteren Zeitpunkt die Möglichkeit einer Stundenaufstockung.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit bis zu EG 8, je nach persönlicher Voraussetzung.</p><h2>Unser Profil</h2><p>Der Lehrstuhl für Bioverfahrenstechnik (AVT.BioVT) unter Leitung von Prof. Dr.-Ing. Jørgen Magnus ist Teil des engvernetzten Lehrstuhlverbundes der Aachener Verfahrenstechnik (AVT). In der Entwicklung neuer Methoden und Techniken für innovative biotechnologische Produktionsprozesse gehören wir zu den weltweit führenden Lehrstühlen und kooperieren auf nationaler und internationaler Ebene mit Universitäten und Forschungseinrichtungen, sowie mit renommierten Firmen.</p>
<p>Die AVT.BioVT gehört zur Fakultät für Maschinenwesen und besitzt zugleich eine Zweitmitgliedschaft in der Fakultät für Mathematik-, Informatik- und Naturwissenschaften. Unser junges und motiviertes Team setzt sich dadurch sehr interdisziplinär aus den Fachbereichen Biotechnologie, Maschinenbau und Verfahrenstechnik zusammen.</p><h2>Ihr Profil</h2><p>Sie verfügen über</p>
<ul>
<li>Abgeschlossene kaufmännische Berufsausbildung oder eine vergleichbare Qualifikation,</li>
<li>Berufserfahrung im Verwaltungsbereich, vorzugsweise im Hochschulumfeld,</li>
<li>sicherer Umgang mit den gängigen, aktuellen MS-Office Programmen und idealerweise Erfahrungen mit SAP,</li>
<li>eine strukturierte und systematische Arbeitsweise sowie eine schnelle Auffassungsgabe mit einem hohen Maß an Engagement und Eigenverantwortung,</li>
<li>Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse,</li>
<li>Interesse, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten sowie die Bereitschaft zur Weiterbildung.</li>
<li>Flexibilität und Belastbarkeit, Teamfähigkeit&nbsp;</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><p>Ihre Tätigkeit als Verwaltungsbeschäftige/r umfassen</p>
<ul>
<li>Unterstützung im Bereich Finanzverwaltung und Controlling der Drittmittelprojekte</li>
<li>selbständige Bearbeitung der Eingangsrechnungen sowie Erstellung von Ausgangsrechnungen</li>
<li>Terminüberwachung und -koordination</li>
<li>Aufbereitung der Daten für die Lehrstuhlleitung</li>
<li>Vorbereitung und interne Abwicklung der Dienstreisen</li>
<li>Allgemeine organisatorische und administrative Aufgaben</li>
<li>Abstimmung/ Kommunikation mit Hochschuleinrichtungen und externen Partnern</li>
</ul>
<p></p>
<p><strong>Hinweis zur Bewerbung</strong></p>
<p>Bitte bewerben Sie sich mit aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse etc. als ein PDF-Dokument) per Mail.</p><h2>Teilzeit-Informationen</h2><p>Es besteht gegebenenfalls zu einem späteren Zeitpunkt die Möglichkeit einer Stundenaufstockung.</p><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a></p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>bis zu EG 8, je nach persönlicher Voraussetzung</p>

Verwaltungsbeschäftige/r (w/m/d) am Lehrstuhl für Bioverfahrenstechnik

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.<br>Die Befristung richtet sich nach § 14 Abs. 2 bzw. Abs. 3 Teilzeitbefristungsgesetz (TzBfG). Diese Stelle kann daher nicht mit Personen besetzt werden, die schon einmal in einem Arbeitsverhältnis zur RWTH Aachen University gestanden haben. Ausnahmen gibt es für Personen, die das 52. Lebensjahr vollendet haben und beschäftigungslos sind.<br>Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.<br>Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 20 Stunden.<br>Es besteht die Möglichkeit die wöchentliche Arbeitszeit auf bis zu 30 Stunden aufzustocken.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit bis zu EG 8, je nach persönlicher Voraussetzung..</p><h2>Unser Profil</h2><p>Im Zeitalter steigender Sicherheitsaspekte und innovativer Werkstoffe spielen die Bauteilauslegung sowie das Verständnis des Werkstoffversagens eine entscheidende Rolle. Am Lehrstuhl für Werkstoffmodellierung in der Umformtechnik befassen wir uns daher mit aktuellen Fragestellungen aus den Bereichen Automobilanwendung, Energietechnik und Infrastrukturen. Grundlagenorientierte Forschungsprojekte und Industrieprojekte mit namhaften Partnern aus Luftfahrt, Verkehrstechnik, Maschinenbau und Werkstoffherstellung bieten ein herausforderndes und spannendes Arbeitsumfeld in einem dynamischen und interdisziplinären Team. Zur Verstärkung unseres Verwaltungsbereiches suchen wir eine Person, deren Tätigkeitsschwerpunkt im Bereich der Verwaltung von Forschungsprojekten liegt.</p><h2>Ihr Profil</h2><p>Sie verfügen über:</p>
<ul>
<li>eine abgeschlossene kaufmännische Ausbildung oder vergleichbare Qualifikation, idealerweise mit Berufserfahrung. Auch Quereinsteiger/innnen sind willkommen,</li>
<li>das Interesse sich selbstständig in neue Themenbereiche und Anwendungsprogramme einzuarbeiten,</li>
<li>die Fähigkeit strukturiert und sorgfältig zu arbeiten,</li>
<li>eine serviceorientierte Arbeitsweise und ein hohes Maß an Teamfähigkeit,</li>
<li>ein hohes Maß an Einsatzbereitschaft, Verantwortungsbewusstsein und Flexibilität,</li>
<li>einen sicheren Umgang mit MS-Office Anwendungen,</li>
<li>sehr gute Kenntnisse der deutschen Sprache, Englischkenntnisse von Vorteil.</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><p>Ihre Aufgaben</p>
<ul>
<li>Übernahme von vielfältigen Aufgaben rund um Administration und Buchhaltung in Zusammenarbeit mit unserem Verwaltungsteam</li>
<li>Unterstützung bei der Organisation und Vorbereitung von Veranstaltungen</li>
<li>Organisation und Abrechnung von Dienstreisen.</li>
<li>Bearbeitung von Personalangelegenheiten</li>
<li>Selbständige Pflege von Mitarbeiterlisten und Publikationen</li>
<li>Unterstützung von Lehrbetrieb und Prüfungswesen</li>
</ul><h2>Teilzeit-Informationen</h2><p>Es besteht die Möglichkeit die wöchentliche Arbeitszeit auf bis zu 30 Stunden aufzustocken.</p><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a></p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>bis zu EG 8, je nach persönlicher Voraussetzung.</p>

Verwaltungsbeschäftigte/r (w/m/d)

<h3><strong>Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät</strong><br><strong>Wissenschaftliche Hilfskraft (WHB) (w/m/d) in der Geschäftsstelle des Exzellenzcluster ML4Q</strong><br><strong>Geschäftsstelle des Exzellenzclusters ML4Q</strong><br><br></h3>
<p>Wir sind eine der größten und ältesten Universitäten Europas und gehören zu den größten Arbeitgeber*innen in unserer Region. Durch unser breites Fächerspektrum, die dynamische Entwicklung unserer Forschungsschwerpunkte und unseren Standort mitten in Köln sind wir attraktiv für Studierende und Forschende weltweit. Wir bieten vielfältige Karrierechancen in Wissenschaft, Technik und Verwaltung.<br><br><strong>In der Geschäftsstelle des Exzellenzcluster “Matter and Light for Quantum Computing” (ML4Q) ist ab Anfang 2026 eine Stelle als wissenschaftliche Hilfskraft (WHB) (w/m/d) mit ca. 40 Stunden/Monat zu besetzen.</strong></p>
<p></p>
<h2>IHRE AUFGABEN</h2>
<ul>
<li>Rechercheaufgaben und Datenbankpflege</li>
<li>Mitwirkung an der Organisation und Durchführung von Veranstaltungen (z. B. Teilnehmer*innen-Verwaltung, Veranstaltungsinfrastruktur, Betreuung von Teilnehmer*innen und Referent*innen)</li>
<li>Mitwirkung an der Öffentlichkeitsarbeit</li>
<li>Unterstützung bei der Redaktion und Pflege der Website</li>
<li>administrative Betreuung der Angebote des ML4Q Training and Career Center und des ML4Q EDI Center</li>
</ul>
<p></p>
<h2>IHR PROFIL</h2>
<ul>
<li>abgeschlossenes Bachelorstudium im MINT-Bereich, vorzugsweise im Fach Physik</li>
<li>Organisationsgeschick, gewissenhafte, strukturierte und selbstständige Arbeitsweise</li>
<li>gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift</li>
<li>Bereitschaft, sich in IT-Anwendungen (z. B. Wordpress) einzuarbeiten</li>
<li>wünschenswert ist auch die Bereitschaft, gelegentlich (ca. 2–3X pro Semester) nach vorheriger Absprache bei ML4Q-Veranstaltungen außerhalb der üblichen Arbeitszeiten unterstützend mitzuwirken.</li>
</ul>
<p></p>
<h2>WIR BIETEN IHNEN</h2>
<ul>
<li>abwechslungsreiche Aufgaben im internationalen Team eines großen Forschungsverbundes</li>
<li>ein vielfältiges und chancengerechtes Arbeitsumfeld</li>
<li>Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie</li>
<li>flexible Arbeitszeitmodelle</li>
<li>umfangreiches Weiterbildungsangebot</li>
<li>Angebote im Rahmen des Betrieblichen Gesundheitsmanagements</li>
<li>Möglichkeit zur mobilen Arbeit</li>
</ul>
<p>Die Universität zu Köln fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt. Bewerbungen von Frauen werden nach Maßgabe des LGG NRW bevorzugt berücksichtigt. Wir begrüßen ausdrücklich alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.</p>
<p><strong>Die Stelle ist ab sofort in Teilzeit (40 Stunden pro Monat) zu besetzen. Sie ist zunächst auf 12 Monate befristet. Die Vergütung erfolgt nach der hochschulinternen Richtlinie für die Beschäftigung und Vergütung wissenschaftlicher und studentischer Hilfskräfte.</strong><br></p>
<p><strong>Bitte bewerben Sie sich mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen inkl. beigefügten Nachweisen für die gesuchten Qualifikationen ohne Bewerbungsfoto online unter: <a href="https://jobportal.uni-koeln.de" target="_blank">https://jobportal.uni-koeln.de</a>. Die Kennziffer ist Wiss2512-01. Die Bewerbungsfrist endet am 19.01.2026.</strong><br></p>
<p><strong>Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Frau Dr.‘ Andrea Bliesener (<a href="mailto:ml4q-office@uni-koeln.de" target="_blank">ml4q-office@uni-koeln.de</a>) und schauen Sie in unsere <a href="https://uni-koeln.de/universitaet/arbeiten-an-der-uni/karriere-stellenangebote/stellenangebote/karriere-faqs" target="_blank">FAQs</a>.</strong></p>

Wissenschaftliche Hilfskraft (WHB) (w/m/d) in der Geschäftsstelle des Exzellenzcluster ML4Q

<p>Die FernUniversität in Hagen ist eine der größten Arbeitgeberinnen vor Ort. Ein Großteil der Beschäftigen aus Wissenschaft, Technik und Verwaltung sowie Logistik lebt in der Region. Die Universität zählt rund 1.800 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von denen etwa 1.400 auf dem modernen und grünen Campus tätig sind. Die Wege sind kurz, die Gelegenheiten sich zu vernetzen sehr gut. Durch mobiles Arbeiten, Homeoffice und Telearbeit gibt es Möglichkeiten, die Arbeit flexibel zu gestalten.</p><strong>Kennziffer&nbsp;1983</strong>

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir in der&nbsp;Fakultät für Wirtschaftswissenschaft&nbsp;zum nächstmöglichen Zeitpunkt&nbsp;eine*n
<strong>Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (w/m/d) am Lehrstuhl für Angewandte Statistik</strong>
<strong>Teilzeit (29,87 Wochenstunden 75 %)</strong><br><strong>befristet (3 Jahre)</strong>
<strong>in der <a href="https://oeffentlicher-dienst.info/tv-l/allg/" target="_blank">Entgeltgruppe</a></strong>&nbsp;<strong>E 13 TV-L&nbsp;</strong>
Als einzige staatliche Fernuniversität im deutschen Sprachraum sind wir seit 50 Jahren erfahren im lebensbegleitenden und lebenslangen Lernen. Dabei eröffnen wir unseren Studierenden flexible Studienmöglichkeiten auf Basis eines Blended-Learning-Studienmodells. An unseren fünf Fakultäten entwickeln wir mit fachbezogener und fachübergreifender Forschung zukunftsweisende Lösungen.


<p>&nbsp;<strong>Ihre Aufgaben:</strong></p>




<ul>
<li>Erstellung und Überarbeitung von multimedialen digitalen Studienmaterialien</li>
<li>Durchführung von Lehrveranstaltungen (virtuell)</li>
<li>Betreuung studentischer Seminar- und Abschlussarbeiten</li>
<li>Selbstständiges und eigenverantwortliches Bearbeiten von Forschungsprojekten</li>
<li>Wissenschaftliche Präsentationen auf nationalen und internationalen Konferenzen</li>
<li>Publikation von Forschungsergebnissen in internationalen Fachzeitschriften</li>
<li>Darüber hinaus helfen Sie bei der Bearbeitung von Verwaltungsaufgaben des Lehrstuhls mit</li>
</ul>





<h2><strong>Auskunft erteilt:</strong></h2>


<p>Herr Univ.-Prof. Dr. Robinson Kruse-Becher<br>Tel.: 02331 987-2823 (nach Vereinbarung per E-Mail)<br>E-Mail: <a href="mailto:vorname.name@fernuni-hagen.de" target="_blank">&nbsp;robinson.kruse-becher@fernuni-hagen.de&nbsp;</a></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>Frau Daniela Doliwa<br>Tel.: 02331 987-2823 (nach Vereinbarung per E-Mail)<br>E-Mail: <a href="mailto:vorname.name@fernuni-hagen.de" target="_blank">daniela.doliwa@fernuni-hagen.de&nbsp;</a></p>



<p>Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung <strong>bis zum&nbsp;</strong><strong>06.02.2026</strong>über unser <a href="https://jobs.fernuni-hagen.de/job/Wissenschaftlichen-Mitarbeiterin-%28wmd%29-am-Lehrstuhl-f%C3%BCr-Angewandte-Statistik/1983-de_DE" target="_blank">Bewerbungsportal.</a><br><br></p>
<p><strong><strong><strong>Chancengleichheit ist Bestandteil unserer Personalpolitik:<br><br></strong></strong></strong></p>

<p>Die FernUniversität in Hagen fördert die Geschlechtergleichstellung und Chancengerechtigkeit. Entsprechend richtet sich die Ausschreibung ausdrücklich an alle Geschlechter (w/m/d). Bewerbungen von Frauen werden gemäß Landesgleichstellungsgesetz bevorzugt berücksichtigt. Davon unberührt bleiben die Rechte von Menschen mit einer Schwerbehinderung oder ihnen gleichgestellter Personen, die bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt werden.</p>
<p><strong></strong></p>
<strong><strong><strong>FernUniversität in Hagen</strong></strong></strong><br>Dezernat 3 - Personalentwicklung<br>Universitätsstraße 47<br>58097 Hagen

<p><strong></strong></p>
<p><strong></strong></p>



<h2><strong>Ihr Profil:</strong></h2>



<ul>
<li>Sie haben ein Studium der Wirtschaftswissenschaften (oder verwandten Studiengängen) auf Masterniveau, vorzugsweise an einer Universität, mit quantitativem Schwerpunkt Ökonometrie/Statistik mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossen oder stehen kurz vor dem Abschluss</li>
<li>Sie besitzen ein ausgeprägtes Interesse an wissenschaftlichen Fragestellungen und verfügen über sehr gute Kenntnisse der Ökonometrie, der Zeitreihenanalyse bzw. des statistischen Lernens mit Anwendungen in der Finanzmarktanalyse und/oder empirischen Makroökonomik</li>
<li>Idealerweise besitzen Sie Vorkenntnisse in der Programmierung mit R, Matlab oder Python</li>
<li>Idealerweise haben Sie bereits erste Erfahrungen in der Lehre gesammelt</li>
<li>Sie besitzen ein hohes Maß an Einsatzfreude und Zuverlässigkeit und sind in der Lage, selbstständig zu arbeiten</li>
<li>Sie haben die Fähigkeit, wissenschaftliche Forschungsergebnisse überzeugend zu präsentieren</li>
<li>Sie verfügen über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse und sind bereit, diese ggf. weiter auszubauen</li>
</ul>





<h2><strong>Unser Angebot:</strong></h2>


<ul>
<li>Eine Stelle zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion) mit einer Vertragslaufzeit von bis zu drei Jahren; die jeweilige Vertragslaufzeit orientiert sich dabei an Ihren persönlichen Voraussetzungen und Ihrem Qualifizierungsziel; eine Weiterbeschäftigung zum Erreichen Ihres Qualifizierungsziels oder zur weiteren wissenschaftlichen Qualifikation wird angestrebt</li>
<li>Umfangreiche Möglichkeiten der methodischen und didaktischen Weiterbildung</li>
<li>Eine interessante und eigenverantwortliche Tätigkeit&nbsp;</li>
<li>Es besteht die Möglichkeit im Homeoffice zu arbeiten, verbunden mit einer regelmäßigen Anwesenheit in Hagen</li>
<li>Eine zukunftsorientierte Arbeitsumgebung sowie eine gute technische Infrastruktur&nbsp;</li>
<li>Aktive Unterstützung Ihrer beruflichen Ziele durch Fortbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten</li>
<li>Zahlreiche Benefits des öffentlichen Dienstes, wie z.B. eine attraktive betriebliche Altersvorsorge (<a href="https://www.vbl.de/de/vblklassik" target="_blank">VBL</a>) im Angestelltenverhältnis, 30 Tage Urlaub, eine Jahressonderzahlung und ein auch in Krisenzeiten sicherer Arbeitsplatz</li>
<li>Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf (u.a. Kindernotfallbetreuung)</li>
<li>Ein weitreichendes Angebot im Bereich der Gesundheitsförderung</li>
</ul>

Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (w/m/d) am Lehrstuhl für Angewandte Statistik

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet zunächst auf 3 Jahre.<br>Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.<br>Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.<br>Eine Promotionsmöglichkeit besteht.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>Der Lehrstuhl für Bildgebung und Bildverarbeitung (LFB) betreibt wegweisende Forschung an der Schnittstelle von bildgebender Instrumentierung und computergestützter Bildgebung (Computational Imaging). Unser Spektrum reicht von der Entwicklung neuartiger hybrider Bildgebungssysteme bis hin zu fortgeschrittener Bildrekonstruktion und Videokommunikation. Aufbauend auf dieser breiten interdisziplinären Expertise konzentrieren wir uns speziell auf die robuste 3D-Rekonstruktion anatomischer Strukturen und multimodale Bildanalyse. Durch die Kombination von hybridem maschinellem Lernen mit physikalischer Modellierung entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen, die die Lücke zwischen Rohbilddaten und klinischer Anwendung schließen und so eine verlässliche Entscheidungsunterstützung in komplexen medizinischen Workflows gewährleisten.</p>
<p>Werden Sie Teil der medizinischen KI-Forschung als Mitglied eines neuen interdisziplinären Forschungskonsortiums. Wir entwickeln eine vollautomatisierte Prozesskette für die chirurgische Planung, mit spezifischem Fokus auf Dysgnathie- und Extremitätenchirurgie.</p>
<p>Sie arbeiten in einem starken interdisziplinären Team zusammen mit unseren Konsortialpartnern, darunter klinische Experten großer Universitätsklinika (Bereitstellung von Daten &amp; Validierung), spezialisierte Software-Partner (Plattformintegration) und Experten für Fertigungstechnik (Produktionsautomatisierung).</p>
<p>Das Projekt zielt darauf ab, den „Daten-Flaschenhals“ in der medizinischen KI zu überwinden. Anstatt sich ausschließlich auf massive manuelle Annotationen zu verlassen, wollen wir ungelabelte Daten nutzen, um intelligente Systeme zu bauen, die 3D-Anatomie wirklich „verstehen“. Wir bewegen uns von rohen DICOM-Daten hin zu patientenspezifischen, geometriebasierten chirurgischen Schablonen.</p><h2>Ihr Profil</h2><p>* Ausbildung: Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Informatik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Feld mit starkem Fokus auf AI/ML.</p>
<p>&nbsp;* Technische Fähigkeiten: Fundierte Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks (PyTorch). Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht.</p>
<p>&nbsp;* Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie.</p>
<p>&nbsp;* Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).</p><h2>Ihre Aufgaben</h2><p>Sie sind verantwortlich für die Erforschung und Entwicklung von KI-Methoden der nächsten Generation für das Verständnis medizinischer 3D-Bilddaten. Ziel ist die Automatisierung komplexer chirurgischer Planungsprozesse unter Verwendung moderner Self-Supervised-Techniken:</p>
<p>&nbsp;* Pioneering Self-Supervised Learning: Erforschung und Adaption moderner Joint Embedding Predictive Architectures (z. B. I-JEPA, V-JEPA) für volumetrische medizinische Daten (CT/DVT). Ihr Ziel ist die Entwicklung einer „Volumetric-JEPA“, die robuste anatomische Repräsentationen aus ungelabelten Daten lernt, ohne auf Pixel-Level-Rekonstruktion angewiesen zu sein.</p>
<p>&nbsp;* Data-Efficient Segmentation: Nutzung dieser vortrainierten semantischen Backbones für die hochpräzise Segmentierung kritischer Strukturen (z. B. Kiefer, Nervenkanäle) mittels Few-Shot Learning. Dies soll den Bedarf an manuellen Annotationen im Vergleich zu traditionellen überwachten Methoden drastisch reduzieren.</p>
<p>&nbsp;* Generative vs. Predictive AI: Systematischer Vergleich der Robustheit prädiktiver Architekturen (JEPA) gegenüber generativen Ansätzen (z. B. Diffusion Models, GANs), insbesondere im Hinblick auf den Umgang mit starken anatomischen Deformationen und Bildartefakten (OOD-Robustheit).</p>
<p>&nbsp;* Multimodal VLM Interface: Entwicklung von Schnittstellen, um die gelernten High-Level-Feature-Embeddings in Multimodal Large Language Models einzuspeisen und so einen semantischen „Safety Layer“ zu schaffen, der chirurgische Pläne basierend auf anatomischem Verständnis validiert.</p>
<p>&nbsp;* Algorithmic Surgical Planning: Implementierung geometrischer Algorithmen (Osteotomie-Ebenen, Kollisionsanalysen), die auf den robusten Features Ihrer KI-Modelle aufbauen, um den Planungsprozess zu automatisieren.</p><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a></p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - PhD (w/m/d) Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - PhD (w/m/d)

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf drei Jahre.<br>Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.<br>Es handelt sich um eine Teilzeitstelle mit Dreiviertel der regelmäßigen Wochenarbeitszeit.<br>Eine Promotionsmöglichkeit besteht.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>Der Lehrstuhl für Ingenieurgeologie an der RWTH Aachen beschäftigt rund 35 Mitarbeiter/innen, die auf den Gebieten Gebirgsmechanik, Geomechanik und Naturgefahren forschen. Neben der Grundausstattung wird der Lehrstuhl durch zahlreiche nationale und internationale Drittmittelprojekte finanziert. Der Lehrstuhl ist an den Studiengängen Angewandte Geowissenschaften und Georessourcenmanagement beteiligt.</p>
<p>Wir sind eine Gruppe dynamischer und internationaler Wissenschaftler/innen, die sich für alle Aspekte der experimentellen und rechnergestützten Felsmechanik interessieren, mit einem starken Fokus auf angewandten Themen.</p>
<p><strong>Projekttitel:</strong> Einfluss von Spannungskorrosion und Langzeitfestigkeit kristalliner Gesteine auf die Barriereintegrität – von der Mikro- bis zur Makroebene (ACCELERATE)</p>
<p><strong>Projektbeschreibung: </strong>Die Entstehung von Sprödschäden im Bereich von Stollen ist in massiven Gesteinen unter hoher Belastung recht häufig. Das Verständnis der Form und Ausdehnung der Aushubschadenszone (EDZ) und ihrer Entwicklung im Laufe der Zeit ist für die Sicherheitsanalyse von tiefen geologischen Endlagern für nukleare Abfälle von größter Bedeutung. Innerhalb der EDZ ist die Durchlässigkeit oft erhöht und es gibt bevorzugte und miteinander verbundene Strömungswege für die Migration von Radionukliden. Prozesse der langfristigen Rissbildung in kristallinen Gesteinen stehen häufig im Zusammenhang mit Spannungskorrosion und subkritischem Risswachstum in chemisch reaktiven Umgebungen. Dies ist besonders relevant für Endlager für radioaktive Abfälle mit erhöhten Gesteinstemperaturen. Derzeit werden umfangreiche Forschungsarbeiten durchgeführt, um die Eignung verschiedener Wirtsgesteinsformationen – wie Steinsalz, Tonstein und kristallines Gestein – zu bewerten, die in Deutschland für die geologische Tiefenlagerung von Atommüll in Betracht gezogen werden. Im Rahmen des ACCELERATE-Projekts wollen wir unser Verständnis des Langzeitverhaltens kristalliner Gesteine durch eine Kombination aus experimentellen, In-situ- und numerischen Ansätzen verbessern.</p><h2>Ihr Profil</h2><ul>
<li>Masterabschluss (oder vergleichbar) in einem projektbezogenen Fachgebiet (z. B. Angewandte Geowissenschaften, Ingenieurgeologie, Geotechnik, Geologie, Geophysik)</li>
<li>Vorzugsweise fundierte Kenntnisse in den Bereichen Gebirgsmechanik, petrophysikalische und mikrostrukturelle Analyse</li>
<li>Bereitschaft zu häufigen Feldarbeiten im Tunnel</li>
<li>Zuverlässig, ehrgeizig und in der Lage, sowohl selbstständig als auch im Team zu arbeiten</li>
<li>Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, Deutschkenntnisse sind von Vorteil.</li>
<li>Fähigkeit, sich schnell einschlägige Forschungskompetenzen und -kenntnisse anzueignen</li>
<li>Besitz eines gültigen Führerscheins (oder die Möglichkeit, einen zu erwerben) für das Fahren in der Europäischen Union&nbsp;</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><ul>
<li>Probenauswahl und Durchführung einer Reihe von mineralogischen, geochemischen und petrophysikalischen Tests</li>
<li>Planung, Durchführung und Auswertung von Laboruntersuchungen zur Gebirgsmechanik und Bruchmechanik, einschließlich kurz- und langfristiger mechanischer Tests</li>
<li>Mikrostrukturanalyse mittels optischer und elektronenmikroskopischer Verfahren</li>
<li>Durchführung häufiger Feldarbeiten am Bedretto-Tunnel (Schweiz) zur Erfassung von In-situ-Daten</li>
<li>Analyse und Auswertung der aus verschiedenen Überwachungsquellen gewonnenen multidisziplinären Daten (Dehnungs- und Permeabilitätsmessungen, seismische Daten), um die räumliche und zeitliche Entwicklung der EDZ im PRECODE-Tunnel zu verstehen</li>
</ul>
<p>Koordination mit anderen Projektpartnern&nbsp;</p><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a></p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) Doktorandenstelle Ingenieurgeologie Geowissenschaftler/in, Geotechniker/in oder ähnliche Berufsgruppen (w/m/d)

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.<br>Eine Weiterbeschäftigung von mindestens einem Jahr ist vorgesehen.<br>Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.<br>Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.<br>Eine Promotionsmöglichkeit besteht.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>Die Nutzung von Kunststoffen nachhaltig zu gestalten, ist eine der drängendsten Aufgaben unserer Zeit. Kunststoffe haben in den letzten Jahrzehnten eine zentrale Rolle in nahezu allen Bereichen unseres täglichen Lebens eingenommen – von Verpackungen über medizinische Anwendungen bis hin zu Hightech-Komponenten in der Automobil- und Elektronikindustrie. Trotz der vielseitigen Vorteile, die Kunststoffe bieten, stehen wir vor den erheblichen ökologischen Herausforderungen, die aus der unsachgemäßen Entsorgung und entsprechend begrenzten Rückführung in den Werkstoffkreislauf resultieren. Vor diesem Hintergrund gewinnt der Begriff Kreislaufwirtschaft, der fordert, Werkstoffe im geschlossenen Kreislauf zu halten und Abfälle zu minimieren, immer mehr an Bedeutung. Nur ein unzureichender Teil der entstehenden Kunststoffabfälle wird bislang sachgemäß entsorgt und rezykliert. Zudem enthalten die verfügbaren Rezyklate häufig unbekannte Verunreinigungen sowie Fremdpolymere, die chargenabhängig variieren können.</p>
<p><strong>Forschungsfeld:</strong></p>
<p>Die komplexe und schwankende Zusammensetzung von werkstofflich recycelten (Post-Consumer) Rezyklaten stellt Produktentwickler und Verarbeiter vor große Herausforderungen, da die Verarbeitungsstabilität und Bauteilqualitätskonstanz im Vergleich zu Neuware reduziert sind. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, suchen wir Verstärkung im Bereich nachhaltiges Spritzgießen. Das Forschungsfeld vereint die Schwerpunkte der Materialanalyse und -charakterisierungen mit den resultierenden Verarbeitungs- und Bauteileigenschaften unter Berücksichtigung von Produktionsdaten. Der Fokus kann sowohl in materialtechnischen Lösungen (z.&nbsp;B. Einsatz von Mischungen oder Kompatibilisatoren) als auch in design- oder verfahrenstechnischen Ansätzen liegen, die den Einsatz von Rezyklaten erleichtern und in einigen Anwendungsfeldern sogar vielleicht erst ermöglichen.</p>
<p>Wir bieten Ihnen eine spannende, abwechslungsreiche und vielseitige Aufgabe in einem aufgeschlossenen, hoch motivierten Team von Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen, in dem Sie eigenverantwortlich mitarbeiten werden.</p>
<p>Ihre Aufgaben ermöglichen Ihnen einen intensiven Kontakt, sowohl zu Partnern aus der Industrie als auch aus der Wissenschaft. Darüber hinaus bieten wir Ihnen die Möglichkeit zur Promotion im o.g. Themengebiet.</p>
<p>Ihre aussagekräftigen und vollständigen Bewerbungsunterlagen richten Sie bitte digital an: <a href="mailto:bewerbungen@ikv.rwth-aachen.de" target="_blank">bewerbungen@ikv.rwth-aachen.de</a></p><h2>Ihr Profil</h2><ul>
<li>Sie haben erfolgreich einen Diplom- oder Masterstudiengang (oder vergleichbar) im Maschinenbau, z. B. mit der Fachrichtung Kunststofftechnik oder Verfahrenstechnik, bzw. in Werkstofftechnik, Materialwissenschaften, Physik, Chemie oder ähnlichen Studiengängen absolviert oder stehen kurz vor dem Abschluss.</li>
<li>Im besten Fall haben Sie bereits Erfahrungen im Bereich Spritzgießen und interessieren sich besonders für Nachhaltigkeitsaspekte in der Verarbeitung.</li>
<li>Kenntnisse über den Werkstoff Kunststoff sind erforderlich.</li>
<li>Sie haben Spaß am selbstständigen Arbeiten und sind in der Lage, komplexe Problemstellungen strukturiert zu bearbeiten.</li>
<li>Darüber hinaus sind Sie offen im Umgang mit Menschen und besitzen die Fähigkeit, sich selbst und andere zu motivieren.</li>
<li>Neben der deutschen Sprache beherrschen Sie die englische Sprache sehr gut in Wort und Schrift. Den sicheren Umgang mit MS Windows und Office setzen wir voraus.</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><ul>
<li>Als Leiter(in) der Arbeitsgruppe sind Sie verantwortlich für die wissenschaftliche und finanzielle Planung sowie die Durchführung von Forschungsprojekten im Bereich kreislauffähiger Spritzgießtechnologien.</li>
<li>Im Rahmen dieser Arbeiten leiten Sie ein motiviertes Team aus studentischen Hilfskräften und betreuen neben öffentlich geförderten Forschungsprojekten auch Projekte mit Industriepartnern sowie Abschlussarbeiten.</li>
<li>Ihr Aufgabenbereich umfasst die Entwicklung und Implementierung von neuen Lösungen im Bereich Rezyklatanalyse- und verarbeitung, die Auswertung von Produktionsdaten sowie die Analyse der Werkstoff- und Prozesseinflüsse auf die resultierenden Bauteileigenschaften.</li>
<li>Sie beteiligen sich aktiv an der Definition relevanter Fragestellungen und der Ableitung neuer Forschungsideen.</li>
<li>Zusätzlich übernehmen Sie Aufgaben im Bereich der Lehre an der RWTH Aachen.</li>
<li>Sie bauen intensive Kontakte zu zahlreichen nationalen und internationalen Industrieunternehmen sowie Forschungsstellen auf und pflegen diese.</li>
<li>Selbstverständlich vertreten Sie Ihr Fachgebiet in Präsentationen und Vorträgen auf Tagungen, Symposien und in der Aus- und Weiterbildung.</li>
</ul><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a></p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) für das Forschungsfeld "Nachhaltiges Spritzgießen"

<p>Die Hochschule Niederrhein fördert durch Forschung und Lehre, Bildung und Wissenstransfer eine neue Generation verantwortungsbewusster Fachkräfte, die den Herausforderungen unserer Zeit gewachsen sind. Wir sind ein familiengerechter Arbeitsort, an dem Vielfalt und persönliche Entfaltung gelebt werden. Wir laden Sie ein, Teil unseres Teams zu werden. Gestalten Sie gemeinsam mit uns den nachhaltigen und digitalen Wandel für eine vielseitige Gesellschaft!</p>
<p><br><strong>Werden Sie Teil unserer Hochschul-Community als</strong><br><strong>Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d)</strong><br><strong>im Drittmittelprojekt mit dem Schwerpunkt Citizen Science</strong><br><strong>Entgeltgruppe 13 TV-L, Teilzeit, befristet</strong></p>
<h2>&nbsp;<br>Ihre Aufgaben:</h2>
<ul>
<li>Entwicklung, Umsetzung und wissenschaftliche Begleitung partizipativer Citizen-Science-Projekte mit Umwelt- und Nachhaltigkeitsbezug</li>
<li>Konzeption und Durchführung zielgruppengerechter Beteiligungsformate zur Datenerhebung im Stadtraum</li>
<li>Organisation und Durchführung von Methodenworkshops zur Datenerhebung, -dokumentation und Ergebnisvisualisierung</li>
<li>Aufbau, Pflege und Koordination von Kooperationen mit Schulen, NGO‘s, wissenschaftlichen Einrichtungen und kommunalen Akteur:innen</li>
<li>Aufbereitung und Qualitätssicherung der erhobenen Daten für Ausstellungen, Online-Plattformen und weitere Disseminationsformate</li>
</ul>
<p></p>
<h2>Ihr Profil:</h2>
<ul>
<li>Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Universitäts-Diplom) oder Promotion in einem relevanten Fachgebiet, z. B. Oecotrophologie, Public Health, MINT-Bereich oder vergleichbarem Fachgebiet</li>
<li>Fundierte Kenntnisse in partizipativer Forschung, Urban Gardening</li>
<li>Praktische Erfahrung in interdisziplinärer Zusammenarbeit im urbanen Raum</li>
<li>Methodenkompetenz in quantitativer und qualitativer Sozialforschung sowie in naturwissenschaftlicher Datenerhebung</li>
<li>Erfahrung in der zielgruppengerechten Vermittlung wissenschaftlicher Inhalte</li>
<li>Erfahrung im Umgang mit heterogenen Zielgruppen</li>
</ul>
<p></p>
<h2>Wir bieten:</h2>
<p>Flexible Arbeitszeiten &amp; Mobiles Arbeiten | Werteorientierte Führungskultur | Unterstützung der Vereinbarkeit von Beruf und persönlicher Situation | 30 Tage Urlaub/Jahr | Fort- und Weiterbildungsangebote | Gesundheitsförderung, Sportangebote &amp; Betriebliche Altersvorsorge (VBL) | Vermögenswirksame Leistungen &amp; Jahressonderzahlung für Tarifbeschäftigte | Kostenlose Parkplätze | Mensa |</p>
<h2>Auf einen Blick</h2>
<p><strong>Zu besetzen</strong>: Zum nächstmöglichen Zeitpunkt (vorbehaltlich der Mittelzuweisung)<br><strong>Befristet bis</strong>: 31.12.2028 (§ 2 Abs. 2 WissZeitVG)<br><strong>Arbeitszeit</strong>: Teilzeit (19 Std. 55 Min. / Woche)<br><strong>Eingruppierung</strong>: EG 13 TV-L (Entgeltinformationen)<br><strong>Bereich</strong>: Fachbereich Oecotrophologie<br><strong>Standort</strong>: Campus Mönchengladbach</p>
<p>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sowie Gleichgestellte im Sinne des § 2 Abs. 3 SGB IX werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.</p>
<h2>Haben Sie noch Fragen?</h2>
<p>Wenden Sie sich gerne an:<br>Fr. Schneewind, E-Mail: <a href="mailto:denise.schneewind@hs-niederrhein.de" target="_blank">denise.schneewind@hs-niederrhein.de</a>, Tel.: <a href="tel:+4921518222425" target="_blank">02151 822-2425</a> für Fragen zum Bewerbungsverfahren<br>Fr. Prof. Dr. Kardys, E-Mail: <a href="mailto:claudia.kardys@hs-niederrhein.de" target="_blank">claudia.kardys@hs-niederrhein.de</a>, Tel.: <a href="tel:+4921611865426" target="_blank">02161 186-5426</a> für fachliche Fragen.</p>
<p>&nbsp;<br><strong>Gehen Sie Ihren Weg mit uns!</strong></p>
<p>Bewerben Sie sich jetzt online bis zum <strong>08.02.2026</strong> unter der Kennziffer <strong>05-0126-1</strong> über unser Online-Portal. Ihre Bewerbung richten Sie bitte an: Hochschule Niederrhein, z. Hd. Frau Schneewind, Reinarzstraße 49, 47805 Krefeld.</p>
<p>Fehlende Nachweise werden nicht nachgefordert. Es gelten die eingereichten Bewerbungsunterlagen.</p>

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