Ph.D Position on Machine Learning in Biomechanics (m/w/d)

Overview

Ph.D Position on Machine Learning in Biomechanics (m/w/d)

Join to apply for the Ph.D Position on Machine Learning in Biomechanics (m/w/d) role at Technische Universität München (Technical University of Munich).

Details: A Ph.D. position is available to contribute to the development of efficient, certifiable, and practical solutions for inverse problems in diagnostic biomechanics, with a particular focus on elastography. The project builds on the Weak Neural Variational Inference (WNVI) framework and aims to advance its capabilities in scalability, computational efficiency, and practical usability.

Responsibilities

• Scalability: Extending methods to high-dimensional and three-dimensional elastography problems using neural operator representations.
• Computational efficiency: Designing adaptive and physics-aware strategies (e.g., optimized residual selection, physics-based zooming) for real-time inference.
• Practical usability: Developing robust, user-friendly frameworks for multimodal elastography and enabling deployment on portable devices (e.g., smartphones) for real-time diagnostics.

Background and Research Context

The research combines continuum mechanics, machine learning, computational mathematics, and probabilistic modeling with direct applications in medical imaging and beyond. The project continues work on the recently developed Weak Neural Variational Inference (WNVI) framework.

Contact and Further Information

Details can be found in the linked document and at the contact email: .

More Information:

EEO and Accessibility

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Hinweis Zum Datenschutz
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Job Details

• Seniority level: Internship
• Employment type: Full-time
• Job function: Research, Analyst, and Information Technology
• Industries: Higher Education

Kontakt:

#J-18808-Ljbffr