The University of Wuppertal is a dynamic and research-oriented campus university. In accordance with its mission statement 'Understanding, communicating, shaping'; it faces the social challenges of science, education, culture, economics, society, technology, and the environment. The university is an active member of networks in the region as well as in national and international cooperations. About 24,500 people study, research, or work at 9 schools, research institutions or in university administration.

The School of Mathematics and Natural Sciences, Professorship for Software in Data-intensive Applications, invites applications.

Research Assistant (Doctoral student)

- Interdisciplinary work at the interface of computer science and mathematics with applications in the context of climate reconstruction within the DFG-funded research project "ICEBAY - Temperature reconstruction combining boreholes thermometry and ice-cores with Bayesian hierarchical modeling."

- Development and application of probabilistic inference methods and machine learning techniques for quantitative uncertainty modeling and for the integration of heterogeneous climate data

- Collaboration in an international team on related research topics in machine learning, uncertainty quantification, and high-performance computing with applications in the natural and engineering sciences

- Teaching (1 semester hour per week) as well as supervision of term papers and theses

- Completed degree (master or equivalent from university or university of applied sciences) in a relevant discipline (e.g., Computer Science, Mathematics, Physics, Data Science)

- relevant PhD degree

- Strong analytical skills related to statistics, machine learning, and/or (numerical) mathematics

- Excellent command of a programming language (preferably Python or C/C++)

- Interest in modeling and solving a complex, coupled inverse problem in a relevant interdisciplinary application

- Ideally, experience in Bayesian inference or Bayesian hierarchical modeling

- Good command of English (working language within the team, international collaboration)

- A competent, proactive personality with commitment and motivation

- Ability to work independently and enjoyment of teaching

- Successful completion of a scientific programming task in the subject area of the advertised position. All details of the programming task can be found at: Website-Link gelöscht

This is a qualification position in the sense of the Academic Fixed-Term Contract Act (WissZeitVG), which serves to support a doctoral programme. The duration of the employment contract shall be appropriate to the scientific qualification sought.

Start
01.10.2026

Duration
up to 3 years

Salary
E 13 TV-L

Time
Full time (Part-time employment is possible, please indicate in your application whether you would also or only be interested in part-time employment.)

Reference Code
26180

Contact person
Mr Prof. Dr. Peter Zaspel
E-Mail Adresse gelöscht

Applications via
stellenausschreibungen.uni- Website-Link gelöscht

Application deadline
27.07.2026

The University of Wuppertal is an equal opportunity employer. Applications from persons of any gender and persons with disabilities as well as persons with an equivalent status are highly welcome. In accordance with the Gender Equality Act of North Rhine-Westphalia, women will be given preferential consideration unless there are compelling reasons in favour of an applicant who is not female. The same applies to applications from disabled persons, who will be given preference in the case of equal suitability.

Applications including all relevant credentials (motivation letter, CV, proof of successful graduation, PhD certificate (if not available yet, provide expected date of finishing the PhD), job references, and if applicable, evidence of a severe disability, ideally Master / PhD thesis - if available) as well as the mandatory completion of a scientific programming task related to the thematic context of the advertised position. All details regarding the programming task can be found at: Website-Link gelöscht Kindly note that incomplete applications will not be considered.

Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, forschungsorientierte Campusuniversität. Getreu ihres Leitmotivs "Verstehen, Vermitteln, Gestalten" widmet sie sich den großen gesellschaftlichen Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung, Kultur, Wirtschaft, Gesellschaft, Technik und Umwelt. Sie ist aktive Partnerin in den Netzwerken der Region sowie in nationalen und internationalen Kooperationen. Rund 24.500 Menschen studieren, forschen und arbeiten hier an neun Fakultäten, in teils interdisziplinären Forschungseinrichtungen oder in der Verwaltung.

In der Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften, Professur für Software für Daten-intensive Anwendungen, suchen wir Unterstützung.

- Interdisziplinäre Arbeit an der Schnittstelle von Informatik und Mathematik mit Anwendungen im Kontext der Klimarekonstruktion im DFG-finanzierten Forschungsprojekt "ICEBAY - Temperaturrekonstruktion durch Kombination von Bohrlochthermometrie und Eiskernen mit Bayes'scher hierarchischer Modellierung"

- Entwicklung und Anwendung probabilistischer Inferenzmethoden und maschineller Lernverfahren zur quantitativen Unsicherheitsmodellierung und zur Integration heterogener Klimadaten

- Kooperation in einem internationalen Team mit verwandten Forschungsfragen zu maschinellem Lernen, Unsicherheitsquantifizierung und Hochleistungsrechnen mit Anwendungen in den Natur- und Ingenieurswissenschaften

- Lehre (im Umfang von 1 LVS) sowie Betreuung von Studien- und Abschlussarbeiten

- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in einer relevanten Disziplin (z.B. Informatik, Mathematik, Physik, Data Science)

- Einschlägige Promotion

- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten im Zusammenhang mit Statistik, maschinellem Lernen und/oder (numerischer) Mathematik

- Ausgezeichnete Kenntnisse einer Programmiersprache (vorzugsweise Python oder C/C++)

- Interesse an der Modellierung und Lösung eines komplexen, gekoppelten Inversen Problems in einer relevanten interdiziplinären Anwendung

- Idealerweise Erfahrung im Bereich der Bayes'schen Inferenz bzw. Bayes'scher hierarchischer Modellierung

- Gute Englischkenntnisse (Arbeitssprache im Team, internationale Zusammenarbeit)

- Kompetente Persönlichkeit mit Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft

- Eigenverantwortliches Arbeiten und Freude an der Lehre

- Erfolgreiche Bearbeitung einer wissenschaftlichen Programmieraufgabe im inhaltlichen Kontext der ausgeschriebenen Stelle. Alle Details zur Programmieraufgabe finden sich unter Website-Link gelöscht

Wissenschaftliche r
Mitarbeiter in (Doktorand in)

Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertrags-gesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines Promotionsverfahrens dient. die zur Förderung der wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung besetzt werden kann. Die Laufzeit des Arbeitsvertrages wird der angestrebten wissenschaftlichen Qualifizierung angemessen gestaltet.

Beginn
01.10.2026

Dauer
befristet bis zu 3 Jahren

Stellenwert
E 13 TV-L

Umfang
Vollzeit (Teilzeit ist möglich, bitte geben Sie bei der Bewerbung an, ob Sie auch bzw. nur an einer Teilzeitbeschäftigung interessiert wären)

Kennziffer
26180

Ansprechpartner
Herr Prof. Dr. Peter Zaspel
E-Mail Adresse gelöscht

Bewerbungen über
stellenausschreibungen.uni- Website-Link gelöscht

Bewerbungsfrist
27.07.2026

An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen gleichgestellten Personen sind willkommen. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.

Bewerbungen umfassen neben allen notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen Hochschulstudiums, Promotionszeugnis (falls noch nicht vorhanden, bitte voraussichtlichen Abschluss angeben), Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung, idealerweise Master-Arbeit / Dissertation - sofern verfügbar) sowie die verpflichtende Bearbeitung der wissenschaftlichen Programmieraufgabe im inhaltlichen Kontext der ausgeschriebenen Stelle. Alle Details zur Programmieraufgabe finden sich unter Website-Link gelöscht Unvollständig eingereichte Bewerbungen können nicht berücksichtigt werden!