循环生产系统数据分析方向博士职位

wissenschaftlicher Mitarbeiter Data Analytics in zirkulären Produktionssystemen (m/w/d)

Technische Universität München · 德国

原帖优先:申请材料、截止时间与资格以原帖和学校官方说明为准。

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研究内容
岗位重点关注循环经济生产系统中数据驱动决策支持解决方案的开发与应用,通过系统性数据采集和数据挖掘实现生产流程的透明化、预测、学习及控制,以提升循环生产系统的经济性。
申请条件
申请者需在机械工程、工业工程或相关专业取得优异的学业成绩,对循环生产和数据驱动方法(如数字孪生、机器学习、仿真等)有浓厚兴趣或相关经验,具备优秀的编程能力,并精通英语且掌握良好的德语。
待遇
提供全职雇佣岗位,薪资根据联邦州集体协议(TV-L)进行评定,提供攻读博士学位的机会、海外学术交流机会以及全面的个人发展计划。
申请方式
请将您的求职材料(最好合并为一个PDF文件)于2026年3月15日之前发送给 Lasse Streibel 先生。
材料清单
  • 求职信
  • 简历及相关证明文件

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结构化信息

截止
原帖未给出
学科
工程
合同类型
雇佣合同
本站收录
内容更新
导师
Lasse Streibel
来源
Technische Universität München 官方招聘 · 最近核对 2026-10-07
判定依据(原文摘录)
  • is_phd
    mit dem Ziel der Promotion.
  • english_ok
    -sehr gute Englischkenntnisse und gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
  • bachelor_ok
    -exzellente akademische Leistungen im Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbaren Fach-richtungen
原文

wissenschaftlicher Mitarbeiter Data Analytics in zirkulären Produktionssystemen (m/w/d)

11.02.2026, Academic staff

Am Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) ist zum 01.06.2026 eine 100%-Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) zu besetzen.

Über uns: Das Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) der Technischen Universität München ist eines der großen produktionstechnischen Institute in Deutschland. Die Themenschwerpunkte umfassen die Berei-che Produktionsmanagement und Logistik, Werkzeugmaschinen, Montagetechnik und Robotik, Nachhaltige Pro-duktion, Additive Fertigung, Batterieproduktion sowie Lasertechnik. In diesen Themenfeldern arbeiten die wissen-schaftlichen Mitarbeitenden des iwb in Forschung, Industrieberatung und Lehre mit dem Ziel der Promotion. Im Fokus der ausgeschriebenen Stelle stehen die Entwicklung und Anwendung datengetriebener Lösungen zur Ent-scheidungsunterstützung in Produktionssystemen der Circular Economy. Mithilfe einer systematischen Datener-fassung und anschließendem Data Mining sollen Transparenz geschaffen, Prognosen getroffen, datenbasiertes Lernen ermöglicht und eine datengetriebene Steuerung und Planung realisiert werden. So soll die Wirtschaftlichkeit zirkulärer Produktionssysteme verbessert werden. Anforderungen: -exzellente akademische Leistungen im Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbaren Fach-richtungen -ausgeprägtes Interesse und idealerweise Vorerfahrungen in den Bereichen zirkuläre Produktion (z. B. Demon-tage, Remanufacturing) und datengetriebene Methoden (z. B. digitale Zwillinge, Process Mining, Machine Learning, Simulation) -praktische Erfahrungen mit Bezug zur produzierenden Industrie oder zur Beratung wünschenswert -sehr gutes Datenverständnis sowie fundierte Programmierkenntnisse -hohe Leistungsbereitschaft, Eigeninitiative und eine selbstständige, strukturierte Arbeitsweise -gute Selbstorganisation und Erfahrung im Projektmanagement -Teamfähigkeit, Aufgeschlossenheit und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit -Wille zur aktiven Mitgestaltung sowie Interesse an persönlicher und fachlicher Weiterentwicklung -sehr gute Englischkenntnisse und gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift Aufgaben: -selbstständiges Bearbeiten und Leiten von Forschungsprojekten -Akquirieren, Bearbeiten und Leiten von Beratungsprojekten mit vielfältigen Industriepartnern -Betreuen von Lehrveranstaltungen aus dem Bereich der Produktionstechnik -Entwickeln neuer Forschungsthemen und Erarbeiten von Forschungsanträgen -Betreuen von Studienarbeiten -Erarbeiten und Verfassen wissenschaftlicher Veröffentlichungen Wir bieten: -Vollzeitstelle mit Eingruppierung nach dem Tarifvertrag der Länder (TV-L) -Möglichkeit zur Promotion -Möglichkeit von Auslandsaufenthalten bei führenden akademischen Partnern -umfassendes Personalentwicklungsprogramm zur persönlichen Weiterentwicklung -innovatives und modernes Arbeitsumfeld -zielorientierte Arbeit als Teil eines jungen, engagierten Teams mit regelmäßigen Teamevents Bewerbung: Bitte senden Sie Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen, bevorzugt in einer PDF-Datei zusammengefasst, bis zum 15.03.2026 an Herrn Lasse Streibel.

The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.

Data Protection Information:

When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.

Kontakt: lasse.streibel@iwb.tum.de

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