Beschreibung
Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie forschen, prüfen und beraten wir zum Schutz von Menschen, Umwelt und Sachgütern. Im Fokus unserer Tätigkeiten in der Materialwissenschaft, der Werkstofftechnik und der Chemie steht dabei die technische Sicherheit von Produkten und Prozessen&...
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Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie forschen, prüfen und beraten wir zum Schutz von Menschen, Umwelt und Sachgütern. Im Fokus unserer Tätigkeiten in der Materialwissenschaft, der Werkstofftechnik und der Chemie steht dabei die technische Sicherheit von Produkten und Prozessen.


Werden Sie Teil unseres Teams von engagierten Mitarbeitenden!


Doktorand*in (m/w/d) der Fachrichtung Mathematik, Technomathematik, Scientific Computing, Physik oder einer Ingenieurwissenschaft mit nachweislich starker Ausrichtung auf numerische Methoden


	Berlin
	Fachbereich 8.4: Akustische und elektromagnetische Verfahren
	Wissenschaft/Forschung
	Vollzeit oder Teilzeit
	Startdatum: 01.09.2026
	Zeitvertrag für 36 Monate
	Kennziffer: J000000182
	E 13 TVöD
 Promotion im Rahmen eines DFG-Verbundvorhabens zur Bewertung der Zuverlässigkeit von zerstörungsfreien Prüfverfahren und Verfahren zur Strukturüberwachung (Non-Destructive Evaluation / Structural Health Monitoring)



	Ziel ist die Entwicklung und Validierung eines hybriden Ansatzes aus Simulation und Experiment zur Analyse der Zuverlässigkeit (Probability of Detection) von zerstörungsfreien Prüf- und Überwachungsverfahren mit Ultraschall
	Kern des Promotionsvorhabens ist die Entwicklung von Simulationsverfahren - vorrangig auf Basis der Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM) - zur Modellierung der Ausbreitung geführter Ultraschallwellen in Rohrleitungen
	Die Aufgabe umfasst die Weiterentwicklung bestehender SBFEM-Implementierungen sowie deren Erweiterung auf gekoppelte Feldprobleme (Multiphysik-Simulation)
	Mitarbeit in einem interdisziplinären Forschungsteam mit externen und internen Partnern
 
	Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) der Fachrichtung Mathematik, Technomathematik, Scientific Computing, Physik oder einer Ingenieurwissenschaft mit nachweislich starker Ausrichtung auf numerische Methoden
	Nachgewiesene Kenntnisse in der Entwicklung numerischer Methoden zur Modellierung von Wellenausbreitung und Strukturdynamik (z. B. FEM, semi-analytische Methoden)
	Erfahrungen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche sind wünschenswert: Wellenausbreitung in Festkörpern, geführte Ultraschallwellen, Akustik, zerstörungsfreie Prüfung
	Vorkenntnisse in SBFEM oder verwandten Verfahren sind von Vorteil
	Solide Programmierkenntnisse in mindestens einer wissenschaftlichen Programmiersprache (z. B. Python, Matlab, C++) sind Voraussetzung; Erfahrung mit Versionskontrolle (Git) ist erwünscht
	Bereitschaft zur Betreuung von Studierenden (Bachelor- und Masterarbeiten)
	Ausgeprägte Eigeninitiative und Freude an der Entwicklung innovativer Lösungsansätze an der Schnittstelle von Numerik und experimenteller Arbeit
	Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Initiative / Einsatzbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit, Kooperationsbereitschaft und Lernbereitschaft
 
	30 Urlaubstage bei einer 5-Tage-Woche
	Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand (Labore, BAM Data Store, High-Performance-Computing etc.).
	Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen
	Ein umfangreiches und berufsgruppenübergreifendes Fort- und Weiterbildungsangebot
	Faire Bezahlung nach Tarifvertrag


Wir bieten:



	Professionelle und überfachliche Unterstützung durch die BAM Graduate Academy, einschließlich Kompetenzaufbau- und Networking-Formaten.
	Zugang zu hochwertigen Fortbildungsangeboten und Trainings zu Digitalisierungsthemen wie Programmierung, Forschungsdatenmanagement, KI-Anwendungen und maschinellem Rechnen in der Wissenschaft.
	Vernetzung und Austausch in interdisziplinären Digitalisierungs-...