Stellenbeschreibung:

Die Ludwig-Maximilians-Universität München ist eine der führenden Universitäten in Europa mit einer über 500-jährigen Tradition. Sie steht für anspruchsvolle akademische Ausbildung und herausragende Forschung.

Stellenbezeichnung

Einrichtung Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik - Lehrstuhl für Mathematische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Vergütung TV-L
Umfang Vollzeit (100%)
Besetzungsdatum (befristet bis , mit der Option auf Verlängerung)

Das sind wir

Der Lehrstuhl für Mathematische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz an der LMU ist als KI-Lehrstuhl am Mathematischen Institut der Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik Teil der Hightech-Agenda Bayern. Die Forschung umfasst zuverlässige KI, Expressivität, Generalisierungsfähigkeit und Erklärbarkeit von (Graph) Neural Networks, sowie nachhaltige KI, z. B. Spiking Neural Networks als energieeffiziente Alternative zu klassischen neuronalen Netzen. Wir befassen uns zudem mit mathematisch fundierten KI-Methoden für inverse Probleme und partielle Differentialgleichungen sowie KI-basierten Ansätzen zum Lernen physikalischer Gesetze. Anwendungen ergeben sich unter anderem in der Medizin, Robotik und Telekommunikation. Der Lehrstuhl ist an mehreren Initiativen beteiligt, darunter , Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI, Munich Center for Machine Learning sowie das Projekt Next Generation AI Computing (gAIn).

Das sind Ihre Aufgaben

  • Eigenständige Forschung im Bereich der mathematischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • Publikation von Forschungsergebnissen in internationalen Fachzeitschriften und auf Konferenzen
  • Präsentation der Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Tagungen
  • Mitwirkung in interdisziplinären Forschungsprojekten und Initiativen
  • Mitgestaltung von Forschungsstrukturen sowie Übernahme erster koordinierender Aufgaben, etwa durch die (Co-)Betreuung von Promovierenden oder die Leitung kleinerer Teams

Das sind Sie

  • Sehr gute Promotion (PhD) in Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Forschungsschwerpunkt vorzugsweise in einem unserer Forschungsgebiete
  • Sehr gute Programmierkenntnisse
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
  • Interesse an wissenschaftlicher Zusammenarbeit und perspektivisch auch an der Übernahme von Verantwortung in Forschungsprojekten

Das ist unser Angebot

  • Mitarbeit in einem aktuellen und wissenschaftlich anspruchsvollen Forschungsgebiet
  • Möglichkeiten zur fachlichen Weiterentwicklung sowie zur schrittweisen Übernahme von Leitungsaufgaben in Forschungsprojekten
  • Ein kollegiales und internationales Arbeitsumfeld
  • Einbindung in das Münchner KI-Umfeld mit vielfältigen Kooperationsmöglichkeiten
  • Exzellente Möglichkeiten zur wissenschaftlichen Vernetzung und Profilbildung
  • Arbeitsplatz in zentraler Lage in München mit sehr guter Erreichbarkeit durch öffentliche Verkehrsmittel
  • Die Vergütung erfolgt nach entsprechender Qualifizierung und Berufserfahrung bis TV-L E13
  • Die LMU ist bestrebt, den Anteil der Frauen am wissenschaftlichen Personal zu erhöhen, und fordert qualifizierte Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.

Eine Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.

Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation bevorzugt.

Kontakt

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung per E-Mail (ein PDF, maximal 5 MB) mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Kopien von Zeugnissen und Urkunden, Schriftenverzeichnis, Kontaktdaten von zwei Personen für Unterstützungsschreiben) bis zum über die Funktion Online-Bewerbung.

Für Rückfragen steht Frau Prof. Dr. Gitta Kutyniok:

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    20 Apr 2026
  • Standort:

    München

    Einsatzort:

    Ludwig-Maximilians-Universität München, München, Deutschland
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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