Doktorarbeit über das Lernen von weicher Materie

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, Wissenschaftliches Personal

Deine Aufgabe

Du implementierst Lernmechanismen in weicher Materie, insbesondere in biokompatiblen Hydrogelen. Deine Hydrogele bilden die Wände eines synthetischen Adernetzwerks, das für den Transport trainiert werden kann und somit den Weg für robuste Adernetzwerke in synthetischen Organen ebnet. Um zu lernen, weist Dein Hydrogel zwei mechanische Eigenschaften auf: Erstens die Anpassung an die Flussgeschwindigkeit, bei der sich die Hydrogelkanäle als Reaktion auf den Fluss weiten und verengen – genau wie echte Adern. Zweitens das Training mit Chemikalien: Wenn eine Chemikalie durch den Hydrogelkanal fließt, macht sie das Material dauerhaft weicher und prägt breitere Kanäle ein, wodurch spezifische Strömungsmuster in Deinem Adernetzwerk trainiert werden. Du wirst die Fähigkeit zu lernen in das mechanische Verhalten von Materie einbetten.

Unsere Anforderungen

Als geeigneter Kandidat oder Kandidatin verfügst Du über einen hervorragenden Master-Abschluss oder einen vergleichbaren Abschluss in Physik, Biotechnologien oder verwandten Disziplinen. Du hast Kenntnisse in Soft Matter oder biologischer Physik. Du arbeitest gerne in interdisziplinären und internationalen Teams und verfügst über Programmierkenntnisse. Darüber hinaus kannst Du Dich sowohl mündlich als auch schriftlich sicher in Englisch ausdrücken.

Wir Bieten

Wir bieten einen Vertrag mit einer Laufzeit von drei plus einem Jahr (TV-L E13 75 %) mit flexiblem Starttermin bereits im April 2026 in einem hochmotivierten Team, das experimentelle und theoretische Forschung gleichberechtigt miteinander verbindet. Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit und Gleichstellung fördert, begrüßt die TUM ausdrücklich Bewerbungen von Frauen sowie von allen anderen Personen, die zusätzliche Diversitätsdimensionen in die Forschungs- und Lehrstrategien der Universität einbringen würden.

Deine Bewerbung

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbungsunterlagen, die Ihren Lebenslauf, Ihre Publikationsliste, Ihr Zeugnis, eine Begründung Ihrer Forschungsinteressen (max. 1 Seite) und die Kontaktdaten für zwei Empfehlungsschreiben in einem PDF-Dokument enthalten. Bitte senden Sie diese unter dem Betreff „PhD Learning in Soft Matter” per E‑Mail an Prof. Dr. Karen Alim ( ) bis zum . Sie steht Ihnen auch gerne vorab für weitere Informationen zur Verfügung.

Einschluss von Schwerbehinderten

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 bitte 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.

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