Graz University of Technology

Laufbahnprofessur für "Hybrid physics-based and data-driven modeling and simulation of complex mechanical or electrical engineering systems" (w/m/d)

2024-05-31 (Europe/Vienna)
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  • Veröffentlicht 20.03.2024
  • Bewerbungsfrist 31.05.2024
  • Stellenart Professurenlaufbahn
  • Stellenprofil Professur Laufbahn
  • Dienstbeginn Dezember 2024
  • Anstellungsverhältnis Unbefristet

Fields of Expertise (FoE) – Sustainable Systems

Die Bewerberinnen sollten sich auf dem Gebiet der hybriden physikbasierten und datengetriebenen Modellierung und Simulation komplexer mechanischer oder elektrotechnischer Systeme auszeichnen. Ideale Bewerberinnen sollten Erfahrung in Co-Simulation und interdisziplinärer Forschung haben. Beispiele hierfür sind: großmaßstäbliche physikalische Modellierung, datengetriebene Optimierung oder hybride Ansätze wie physikalisch informiertes maschinelles Lernen, mit Anwendungen in industriellen Prozessen, integrierten sektorgekoppelten Netzwerken oder Gebäuden und Energiesystemen. 

Die Co-Simulation bietet eine ideale Plattform für die Analyse komplexer Systeme und fördert die interdisziplinäre und institutionenübergreifende Zusammenarbeit, indem sie die Kombination verschiedener Simulationsplattformen und Modellierungsparadigmen ermöglicht. Die Kandidatin*der Kandidat könnte somit ein wichtiges Bindeglied zwischen den Institutionen innerhalb des FoE "Sustainable Systems" sein und die Zusammenarbeit und interdisziplinäre Forschung fördern. 

Weitere Informationen über das Field of Expertise „Sustainable Systems“ finden Sie unter https://www.tugraz.at/forschung/forschungsschwerpunkte-5-fields-of-expertise/sustainable-systems/ueberblick-sustainable-systems/

Die Professur wird auf Basis des Forschungs- und Lehrschwerpunktes der sich erfolgreich bewerbenden Person einem passenden Institut und einer passenden Fakultät zugewiesen, welche diesem Field of Expertise zugeordnet ist. 

Anstellungserfordernisse

  • Einschlägige nationale oder internationale Hochschulausbildung mit abgeschlossenem Doktorat/PhD

Erwartet werden auch

  • Herausragende Leistungen und Potenzial in der Forschung, exzellente Publikationstätigkeit und internationales Renommee auf dem Gebiet des Maschinenbaus und/oder der Elektrotechnik.
  • Beispiele: large-scale physikalische Modellierung, datengestützte Optimierung oder hybride Ansätze wie physikalisch informiertes maschinelles Lernen mit Anwendungen in industriellen Prozessen, integrierten sektorgekoppelten Netzen oder Gebäuden und Energiesystemen.
  • Internationale Erfahrung an einer anerkannten Universität oder einem Forschungszentrum.
  • Erfahrung in der Konzeption und Durchführung von internationalen Forschungsprojekten sowie die Bereitschaft und Fähigkeit, eine Forschungsgruppe aufzubauen und zu leiten.
  • Begeisterung für exzellente Lehre, Lehrerfahrung sowie die Fähigkeit und Bereitschaft, in allen curricularen Stufen (Bachelor, Master, PhD) zu lehren, Abschlussarbeiten zu betreuen und den wissenschaftlichen Nachwuchs zu fördern.

Wir bieten

  • Abwechslungsreicher Aufgabenbereich
  • Kollegial-freundschaftliches Arbeitsklima
  • Flexible Arbeitszeitgestaltung (inkl. Home-Office-Möglichkeit; bezahlte Mittagspause)
  • Internationale Weiterbildungsmöglichkeiten und Lehraufenthalte
  • Gütesiegel für innerbetriebliche Frauenförderung
  • Familienfreundlichster Betrieb der Steiermark 2018
  • Öffi-Zuschuss
  • Universitätssportprogramm
  • Einkaufsvergünstigungen
  • Betriebliches Gesundheitsmanagement
  • Zugang zu den neuesten Technologien
  • Umfangreiche Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Sicheres und stabiles Arbeitsumfeld
  • Zusatzpensionskasse

Bewerbungsunterlagen

  • Bewerbungsschreiben
  • Lebenslauf (inkl. der Kopien der Zeugnisse und  Abschlussurkunden)
  • Publikationsliste mit den Kopien der 5 wichtigsten Publikationen
  • Forschungskonzept mit der Beschreibung vergangener und geplanter Forschungsaktivitäten (3 Seiten max.)
  • Lehrkonzept mit der Beschreibung vergangener und geplanter Lehraktivitäten (3 Seiten max.) und Evaluierung vergangener Lehraktivitäten (falls vorhanden)

Um eine wirksame internationale Vertretung der Forschungsgruppe und ihrer Arbeit zu gewährleisten, sind ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift erforderlich. Insbesondere wird die Bereitschaft zur Durchführung von Lehrveranstaltungen in englischer Sprache erwartet. Fließende Deutschkenntnisse oder die Bereitschaft, diese zu erwerben sind ebenfalls erforderlich. Die Verlegung des Wohnsitzes in den Großraum Graz wird ebenso vorausgesetzt.

Bei der ausgeschriebenen Stelle handelt es sich um eine wissenschaftliche Tenure-Track Professur (§ 99 Abs. 5 UG). Nach Abschluss einer Qualifizierungsvereinbarung wird die Stelleninhaberin*der Stelleninhaber zunächst als „Assistant Professor“ angestellt. Nach positiver Evaluierung einer Qualifizierungsvereinbarung wird diese in eine Stelle als „Associate Professor“ umgewandelt. 

Einstufung: B1 nach Kollektivvertrag für die Arbeitnehmer*innen der Universitäten; das monatliche Anfangsentgelt für diese Verwendung beträgt derzeit inkl. Überzahlung EUR 5.251,10 brutto (14x jährlich). 

Die Technische Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteiles, insbesondere in Leitungsfunktionen und beim wissenschaftlichen Personal an und lädt deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein. Im Falle von Unterrepräsentation werden Frauen bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.

Die Technische Universität Graz bemüht sich aktiv um Vielfalt und Chancengleichheit. Bei der Personalauswahl dürfen Personen aufgrund des Geschlechts, der ethnischen Zugehörigkeit, der Religion oder der Weltanschauung, des Alters oder der sexuellen Orientierung nicht benachteiligt werden (Antidiskriminierung).

Menschen mit Behinderung und entsprechender Qualifikation werden ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen.

Hearings

Die Hearings werden voraussichtlich in KW 38 2024 stattfinden. Die dazu nach Begutachtung explizit eingeladenen Bewerber*innen werden gebeten, diesen Zeitraum für einen Besuch in Graz zu reservieren.

Kontakt

Bei etwaigen Fragen wenden Sie sich bitte direkt an die Leitung des Field of Expertise, Sonja Wogrin, E-Mail: wogrin@tugraz.at und Christoph Hochenauer, E-Mail: christoph.hochenauer@tugraz.at

Werden Sie Teil des TU Graz-Teams - wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Jobdetails

Titel
Laufbahnprofessur für "Hybrid physics-based and data-driven modeling and simulation of complex mechanical or electrical engineering systems" (w/m/d)
Standort
Rechbauerstraße 12 Graz, Österreich
Veröffentlicht
2024-03-20
Bewerbungsfrist
2024-05-31 23:59 (Europe/Vienna)
2024-05-31 23:59 (CET)
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Über den Arbeitgeber

Graz University of Technology is an important university in the international research and education network of engineering and science.

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