Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) für das Projekt „Effiziente Versuchsplanung durch Intelligente Datenanalyse und Experimentelle Nutzung in Zusammenarbeit (EVIDENZ)“ mit Promotionsziel

Kuenneth Group (Computational Materials Science)

Bewerbungsfrist: 16. November 2025

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) für das Projekt „Effiziente Versuchsplanung durch Intelligente Datenanalyse und Experimentelle Nutzung in Zusammenarbeit (EVIDENZ)“ mit Promotionsziel

zu besetzen. Die Stelle ist auf 3 Jahre befristet. Die Vergütung erfolgt nach TV-L, Entgeltgruppe 13 (80%).

Im Rahmen dieses Projekts wird die zu entwickelnde und zu transferierende KI-Technologie gezielt an die Markterfordernisse der Unternehmen in Form einer Plattform angepasst, wobei besonderes Augenmerk auf Effizienz, Zuverlässigkeit und Nutzbarkeit gelegt wird. Die Plattform der KI-Technologie wird in den beteiligten Unternehmen umfassend erprobt, um Leistungs- und Skalierbarkeitsstandards zu erfüllen und eine breite Interoperabilität zu gewährleisten, was durch die Vielzahl der teilnehmenden Unternehmen sichergestellt wird. Die zu entwickelnde und transferierende KI-Technologie zeichnet sich zudem durch ihre digitale und technologieintensive Ausrichtung als umweltschonende und ressourceneffiziente Lösung aus, da die Materialentwicklung, die Optimierung von Produktionsprozessen und die Qualitätssicherung erhebliches Potenzial zur Ressourceneinsparung bergen.

Ziel ist eine benutzerfreundliche, containerisierte On‑Premise‑Webplattform für Bayessche Optimierung, kurz BO, auf Unternehmensservern mit CPU oder GPU, ohne Datenabfluss, basierend auf Python‑Tools wie Ax und mit intuitivem UI und UX für Nicht‑Informatiker. Geplant sind erweiterte Funktionen der Bayesschen Optimierung wie Multi‑Objective, Constraints, Transfer Learning und Active Learning, ein GenAI‑Assistent auf Basis von Open‑Source‑LLMs, automatisiertes Dateneinlesen aus Dokumenten, Fotos und Videos, hohe Datensicherheit durch Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Verschlüsselung, die Integration über APIs in KMU‑Systeme, Schulungen und eine interaktive Dokumentation sowie die Evaluation in realen Anwendungsfällen wie Materialentwicklung, Prozessoptimierung und Qualitätskontrolle.

Ihre vorrangigen Aufgaben:

Entwicklung einer lauffähigen, on-site nutzbaren BO-Plattform mit den oben genannten Funktionalitäten
Eine signifikante Reduktion der benötigten Experimente um mindestens 50% im Vergleich zu traditionellen Methoden
Eine Verkürzung der Entwicklungszeiten
Eine Senkung der Material- und Personalkosten
Verbesserte Produkt- und Prozessqualität durch systematische Optimierung
Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der beteiligten KMUs
Nachweis des wirtschaftlichen Potenzials durch Kosten-Nutzen-Analyse

Ihr Profil:

Sehr guter bis guter Studienabschluss (Diplom, Master), idealerweise Ingenieurwesen oder Informatik
Affinität zu technischen / technologischen Themen / Wissenstransfer
Erfahrung in einer oder mehreren Programmiersprachen (Python, C, C++, … )
Lösungsorientierte und selbstständige Arbeitsweise sowie ein überzeugtes Auftreten
Hohe kommunikative Fähigkeiten (Firmenkontakt, Schulungen, Workshops)
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Selbstmotivation etwas zu kreieren und umzusetzen

Was Sie erwarten können:

Einen sehr aufgeschlossenen und sympathischen Projektkollegen
Flache Hierarchie in einem engagierten, motivierten Team
Flexible und freie Arbeitszeiten (Home-Office-Möglichkeit)
Spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten sowie die Möglichkeit zur Promotion
Persönliche Weiterentwicklung mit steiler Lernkurve
Angebote der Universität Bayreuth wie bspw. Hochschulsport oder einer guten Mensa

Die Universität Bayreuth schätzt die Vielfalt ihrer Beschäftigten als Bereicherung und bekennt sich ausdrücklich zum Ziel der Chancengleichheit der Geschlechter. Frauen werden hierbei mit Nachdruck um ihre Bewerbung gebeten. Bewerberinnen und Bewerber mit Kindern sind sehr willkommen. Die Universität Bayreuth ist Mitglied im Best-Practice Club „Familie in der Hochschule e.V.“ und hat erfolgreich am HRK-Audit „Internationalisierung der Hochschule“ teilgenommen. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.