Messkunst „Made in Germany" – dafür stehen die ca. 2100 Mitarbeitenden der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB). Als nationales Metrologieinstitut und führende Forschungseinrichtung entwickeln wir in einem internationalen Arbeitsumfeld weltweit führende Standards für das Messen. So sorgen wir dafür, dass Menschen und Organisationen Messungen vertrauen können.

In Berlin-Charlottenburg suchen wir Sie für den Fachbereich 8.4 „Mathematische Modellierung und Datenanalyse“ als:

**Werkstudent\*in **
**Mathematik, Statistik, Scientific Computing**

**Ihre Aufgaben:**

Virtuelle Experimente werden in der Metrologie immer häufiger eingesetzt und unterstützen die Datenanalyse und Unsicherheitsauswertung in komplexen Anwendungen. Die üblicherweise deterministische und rein parametrische Formulierung von virtuellen Experimenten führt jedoch bei hochdimensionalen und hochgenauen Anwendungen in der Metrologie häufig zu Modellfehlern. Die [Arbeitsgruppe 8.42 "Datenanalyse und Messunsicherheit"](https://www.ptb.de/cms/ptb/fachabteilungen/abt8/fb-84/ag-842.html) hat hierfür einen Ansatz entwickelt, der lokale Gaussian Random Fields einbezieht, um Modellfehler zu reduzieren und eine Unsicherheitsauswertung zu ermöglichen. Für die Weiterentwicklung der statistischen Ansätze, der Anwendung auf praktische Beispiele aus der Metrologie und die effiziente (skalierbare) Implementation einer Bayes’schen Inferenz, suchen wir Unterstützung. Ihre Tätigkeiten beinhalten:

- Entwicklung einer Methode zur automatischen Identifizierung von 2D Teilmengen, basierend auf Korrelationen, für einem lokalen Gaussian Random Field Ansatz
- Theoretische und praktische Analyse der entwickelten statistischen Inferenzmethode anhand metrologischer Anwendung
- Implementierung der entwickelten Methode in R oder Python
- Erweiterung der Methode auf andere realistische Anwendungen in der Metrologie, mit der Möglichkeit, sich in Richtung maschinelles Lernen zu orientieren

**Ihr Profil:**

- Immatrikulation in einem Bachelor- oder Masterstudiengang der Fachrichtung Mathematik, Statistik, Scientific Computing oder vergleichbar
- Erfahrung in Bayes'scher Analysis und inversen Problemen sind von Vorteil
- Interesse an theoretischer / mathematischer Methodenentwicklung und Anwendung auf reale Probleme
- Erfahrung in R und/oder Python
- Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
- Deutsch- ([A2-Niveau](https://www.ptb.de/cms/fileadmin/internet/jobs_ausbildung/stellenausschreibungen/GER_Sprachen_2025.pdf)) und Englischkenntnisse ([B2-Niveau](https://www.ptb.de/cms/fileadmin/internet/jobs_ausbildung/stellenausschreibungen/GER_Sprachen_2025.pdf))

**Wir bieten:**

- Wertvolle und studienergänzende Praxiserfahrung in einem führenden Metrologieinstitut
- Dem Studium angepasste flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum Arbeiten im Homeoffice
- Bezahlung nach einem festgelegten [Stundensatz](https://www.ptb.de/karriereneu/fileadmin/karriere/files/Verg%C3%BCtung_Tarif_Studierende_2025.pdf)
- Eine Beschäftigung für zunächst 6 Monate mit bis zu 60 Std./Monat, jedoch längstens bis zum Studienabschluss/Exmatrikulation
- Urlaubsanspruch sowie Entgeltfortzahlung im Krankheitsfall
- Sehr gute ÖPNV-Verbindung
- Kostenlose Parkplätze für Autos, Motorräder und Fahrräder sowie Lademöglichkeiten für E-Bikes
- Kantine auf dem Gelände
- Das Anfertigen einer Bachelor- oder Masterarbeit auf diesem Gebiet ist möglich

**Das ist uns wichtig:**

Die PTB fördert die Gleichstellung von Frauen und Männern und ist besonders an Bewerbungen von Frauen interessiert. Gleichzeitig sind wir bestrebt, die gesellschaftliche Vielfalt widerzuspiegeln. Daher ist jede Bewerbung, unabhängig von ihrem Geschlecht, ihrer kulturellen oder sozialen Herkunft, Religion, Weltanschauung oder sexuellen Identität herzlich willkommen. Schwerbehinderte oder ihnen gleichgestellte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

**Ihre Bewerbung:**

Fachliche Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen im [Fachbereich 8.4](https://www.ptb.de/cms/ptb/fachabteilungen/abt8/fb-84.html):
Finn Hughes, Tel.: 030 3481-7807, E-Mail: [finn.hughes@ptb.de](https://mailto:finn.hughes@ptb.de).

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung bis zum 10. Februar 2026 unter der Kennziffer 26-01-8C. Bitte nutzen Sie dafür den Button „[ONLINE BEWERBEN](https://ptbjobs.softgarden.io/job/62084999?l=de)“ am Ende – dieser führt Sie direkt zu unserem Bewerbungsportal, wo Sie Ihre Unterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse, Anschreiben) hochladen können. Bewerbungen per E-Mail können wir nicht berücksichtigen. Mit Ihrer Bewerbung akzeptieren Sie die [Datenschutzbestimmungen](https://ptbjobs.softgarden.io/de/data-security?0).