Докторский научный сотрудник в области гражданского строительства, физической инженерии, физики, математики или cf. (м/ж/д)

• Федеральный институт исследований и испытаний материалов (BAM) является федеральным научно-техническим органом, базирующимся в
• Берлине. Как ведомственное научно-исследовательское учреждение
• Федерального министерства экономики и энергетики, мы изучаем и консультируем по вопросам защиты людей, окружающей среды и имущества. Наша деятельность в области материаловедения, технологии материалов и химии сосредоточена на технической безопасности продуктов и процессов. Станьте частью нашей команды преданных сотрудников!
• Нейронные операторы объединены в этом проекте с классическими численными методами для обеспечения эффективного приближения и анализа параметризованных моделей конечных элементов. Сочетание основанных на данных и FEM-методов создает гибридную модель, которая точно отражает физические отношения и в то же время позволяет прогнозировать в реальном времени для цифровых близнецов. Укрепить нашу команду в области 7.7 «Моделирование и моделирование» в
• Берлине-Стеглице 01.07.2026

PhD студент *r научный ассистент (m/w/d) кафедры гражданского строительства, физической инженерии, физики, математики или cf. Группа E13 TVöD

• Срок контракта 2 года
• Полный рабочий день / Parttime

• Разработка и внедрение термомеханических моделей в FEniCSx
• Интеграция моделей FEM в нейронных операторах и PINN
• Разработка и внедрение методов оценки качества метамоделей
• Использование метамоделей для калибровки моделей с неопределенностями
• Документация методов
• Составление научных публикаций и участие в разработке научно-исследовательских приложений
• Презентация результатов на научных совещаниях

• Обязательно:
• Выпускник / степень магистра и PhD в области гражданского строительства, физической инженерии, физики, математики или сопоставимого курса степени
• Доказанные знания и практический опыт в разработке приложений FEM (например, с FEniCSx)
• Глубокие знания в области научного программирования, предпочтительно на Python, включая опыт реализации методов ML (например, PyTorch)
• Очень хорошее знание английского языка в слове и письме, а также хорошие навыки презентации и публикации
• Было бы также желательно:
• Опыт в машинном обучении / глубоком обучении (например, PINN и процедуры нейронного оператора, такие как DeepONet, FNO)
• Вы также должны принести следующее:
• Инициатива/обязательность и способность
• Командные навыки и сотрудничество
• Целенаправленная и структурированная операция
• Готовность принимать решения и способности
• Хорошее коммуникационное и информационное поведение

• Разнообразная и требовательная деятельность в высококлассной сети политики, науки, бизнеса и общества. Работа в национальных и международных сетях с университетами, исследовательскими институтами и промышленными компаниями
• Привлекательная и современная рабочая среда с отличной инфраструктурой и оборудованием на новейшем научном уровне. Ответственная, интересная и разнообразная деятельность в компетентной и коллегиальной среде
• Хорошая совместимость работы и личной жизни (возможность мобильной работы (до 60%), гибкий график рабочего времени, 30 дней отпуска и использование до 12 дней выравнивания в год и возможности неполного рабочего дня)
• Открытая приветственная культура, сертифицированная рабочая среда, благоприятная для семьи, регулярные переговоры по обратной связи и компетентные контактные лица, устойчивость [включая грант на билет на работу]