Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum 01.01.2027 zu besetzen und befristet auf 4 Jahre.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.
Der Lehrstuhl für Methoden der Modellbasierten Entwicklung (MBD) entwickelt innovative computergestützte Methoden mit dem Ziel leistungsfähige mathematische Modelle, numerische Verfahren und Methoden der künstlichen Intelligenz für komplexe ingenieurwissenschaftliche Fragestellungen nutzbar zu machen. Unser Lehrstuhl ist Mitglied des Nationalen Hochleistungsrechnens für Computational Engineering Sciences (NHR4CES), einer gemeinsamen Initiative der RWTH Aachen University und der TU Darmstadt, welche Forschende durch modernste Hochleistungsrechen-infrastrukturen und methodische Expertise in den Computational Engineering Sciences unterstützt. Ein wesentlicher Bestandteil von NHR4CES sind sogenannte Cross-Sectional Groups, die zukunftsweisende Querschnittsthemen entwickeln und ihre Kompetenzen in die Nutzercommunity tragen. Ab Januar 2027 werden wir in Aachen eine neue Cross-Sectional Group aufbauen und suchen motivierte, software-affine Teamplayer, die uns dabei helfen.
Sie verfügen über
Idealerweise verfügen Sie außerdem über
Sie unterstützen uns innerhalb von NHR4CES beim Aufbau der neuen Cross-Sectional Group
Sustainable Computational Engineering
und entwickeln diese gemeinsam mit uns zu einer sichtbaren Plattform für Nachhaltigkeit in den computergestützten Ingenieurwissenschaften (Computational Engineering).
Nachhaltigkeit verstehen wir dabei umfassend: Ziel der Cross-Sectional-Group ist die Entwicklung von Simulations-Methoden, welche wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn bei minimalem Ressourceneinsatz ermöglichen. Hierzu zählen energieeffiziente Algorithmen, adaptive Simulationsverfahren, nachhaltig entwickelte Forschungssoftware, reproduzierbare wissenschaftliche Workflows sowie Strategien zur intelligenten Nutzung modularer, hybrider HPC-Infrastrukturen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Integration KI- und agentenbasierter Systeme, die Modelle, Daten, Software und Rechenressourcen intelligent orchestrieren, Forschende bei der Auswahl geeigneter Modellierungs- und Simulationsstrategien unterstützen und wissenschaftliche Arbeitsabläufe zunehmend automatisieren. Auf diese Weise trägt die Cross-Sectional Group dazu bei, eine neue Generation nachhaltiger und adaptiver Computational-Engineering-Ökosysteme zu entwickeln. Dabei ist eine enge Zusammenarbeit mit den existierenden CSGs, beispielsweise der CSG Parallelism & Performance, sowie und den methodischen Unterstützungseinheiten am IT Center der RWTH Aachen geplant.
Die Stelle verbindet die Möglichkeit eigenständiger Forschung mit der Entwicklung und Durchführung von Weiterbildungs- und Qualifizierungsmaßnahmen für Forschende im Bereich Computational Engineering. Die CSG trägt so zum wissenschaftlichem Community Building im NHR Kontext bei.
Ihre Aufgaben umfassen
Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
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.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
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.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO).
EG 13 TV-L
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