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Das Zuse Institute Berlin (ZIB) ist eine außeruniversitäre Forschungseinrichtung des Landes Berlin. Zusammen mit Partnern aus dem akademischen Bereich und der Industrie trägt das ZIB zur Lösung von hoch komplexen Problemen in Wissenschaft, Technik, Umwelt und Gesellschaft durch die Entwicklung von mathematischen Modellen und effizienten Algorithmen bei. Für die Arbeitsgruppe Energy Network Optimization in der Abteilung Mathematical Optimization suchen wir zunächst befristet auf zwei Jahre (mit der Möglichkeit der Verlängerung) baldmöglichst einen

Wissenschaftlichen Angestellten (w/m)
Kennziffer: WA 10/17 | E13 - TV-L Berlin (100%)

Aufgabenbeschreibung:
Das Zuse Institute Berlin arbeitet in Kooperation mit anderen Forschungseinrichtungen sowie Industriepartnern an Lösungen für Planungsaufgaben jenseits des derzeit Machbaren. Das MODAL GasLab löst reale Probleme von Gastransportnetzbetreibern mit modernsten mathematischen Methoden aus den Bereichen maschinelles Lernen und diskreter Optimierung. Sie arbeiten im Rahmen des Forschungscampus MODAL im GasLab anwendungsorientiert in einem Team aus ForscherInnen und MitarbeiterInnen des Industriepartners. Ihre Aufgaben umfassen die Erforschung und Implementierung von mathematischen Verfahren zur Modellierung und Optimierung von Steuerungsentscheidungen für den Betrieb eines Gastransportnetzes.
Wir erwarten bei der Bearbeitung der Problemstellungen Kreativität und hohes Engagement. Wir bieten eine freundliche Arbeitsumgebung, eine exzellente Ausstattung und ein anspruchsvolles fachliches Umfeld. Daneben bietet Berlin eine reichhaltige Mathematik-Landschaft, die vor allem durch die Exzellenzplattform ECMath mit dem Forschungszentrum Matheon und der Berlin Mathematical School für NachwuchswissenschaftlerInnen sehr interessant ist. Wir bieten WissenschaftlerInnen auf jeder Karrierestufe die Möglichkeit der Weiterqualifi­zierung und starke Unterstützung ihrer Forschung auf Topniveau mit internationaler Sichtbarkeit. Ein Promotionsvorhaben im Forschungsprojekt wird von uns unterstützt, die Teilnahme an internationalen und nationalen Konferenzen ermöglicht und erwartet.
Unser Team bietet einen aktiven Einarbeitungsprozess, um neuen MitarbeiterInnen die Fähigkeiten und das Wissen zu vermitteln, die für ihren Erfolg in unserem Institut und ihrer Karriere wichtig sind. Wir bieten eine familienfreundliche Arbeitsumgebung durch flexible Arbeitszeiten und Meetingzeiten. Obwohl als Vollzeitstelle ausgeschrieben, ist Teilzeitarbeit ebenso möglich.
Voraussetzungen:
  • überdurchschnittlicher Diplom- oder Masterabschluss in Mathematik, Informatik oder einer verwandten Disziplin
  • Erfahrungen in mindestens einem der folgenden Themen: lineare und ganzzahlige Programmierung, kombinatorische Optimierung, nichtlineare Optimierung
  • Erfahrung in der mathematischen Modellierung von Problemen in der Gastransportwirtschaft sind von Vorteil
  • gute Programmierkenntnisse in mindestens einer höheren Programmiersprache (bevorzugt C/C++, ADA, Python)
  • gute Englischkenntnisse
  • teamorientiert, hochmotiviert und selbstständig
Die Bewerbung von Frauen ist ausdrücklich erwünscht, da in der Informationstechnik Frauen unterrepräsentiert sind und das ZIB bemüht ist, den Anteil der Frauen in diesem Bereich zu erhöhen.
Schwerbehinderte werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.
Bitte richten Sie Ihre Bewerbung unter Angabe der Kennziffer WA 10/17 mit folgenden Unterlagen an unten stehende Adresse:
  • ein Motivationsschreiben (max. 1 Seite)
  • Lebenslauf mit Beschreibung bisheriger Forschung/Abschlussarbeit
  • Zeugnisse
  • Kontaktdaten von ein bis zwei Referenzen
Zuse Institute Berlin (ZIB)
- Administration - Takustr. 7 | 14195 Berlin-Dahlem
oder elektronisch an: jobs@zib.de
Bewerbungsende ist der 09. April 2017 als Eingangsdatum.
Nähere Informationen zum Aufgabengebiet erhalten Sie unter www.zib.de sowie bei bei Dr. Janina Zittel
(zittel@zib.de).
Weitere Stellenausschreibungen finden Sie ebenfalls unter www.zib.de.
Nähere Informationen über uns finden Sie unter www.zib.de

Bewerbungsschluss: 09.04.2017
Bewerbungsschluss: 09.04.2017 Erschienen auf academics.de am 17.03.2017
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