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OPROMA
comp 09111 Chemnitz, Sachsen - Deutschland
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in Arbeit Teilzeit Vormittag ab 14.11.2026

Beschreibung

Die Technische Universität Chemnitz ist eine innovative Wissenschafts- und Bildungseinrichtung, die sich den Herausforderungen im Wettbewerb zwischen den Hochschulen bewusst stellt. Sie bietet Persönl...
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Arbeitgeber: Technische Universität Chemnitz

Die Technische Universität Chemnitz ist eine innovative Wissenschafts- und Bildungseinrichtung, die sich den Herausforderungen im Wettbewerb zwischen den Hochschulen bewusst stellt. Sie bietet Persönlichkeiten mit ausgewiesener fachlicher Kompetenz, die konstruktiv an der innovativen Weiterentwicklung mitwirken möchten, attraktive Arbeitsplätze.

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt ist an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Professur Regelungstechnik und Systemdynamik, eine Stelle als teilzeitbeschäftigte/r

# Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d)(75%, salary group 13 TV-L)

befristet für 1 Jahr mit Möglichkeit der Vertragsverlängerung zu besetzen. Es besteht grundsätzlich die Möglichkeit den Beschäftigungsumfang zu erhöhen.

Die befristete Einstellung erfolgt gemäß den Regelungen des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG) und des Sächsischen Hochschulgesetzes (SächsHSG) in der jeweils geltenden Fassung.

**Arbeitsaufgaben:**

- datenbasierte Modellierung, Analyse und Fusion multimodaler Sensordaten (olfaktorisch, akustisch, visuell) zur Zustandsbeschreibung biologischer Systeme
- Konzeption eines olfaktorischen Messsystems auf Basis von Metalloxid-Sensoren
- Auswertung von Gassensordaten (Metalloxid-Sensoren) mit Fokus auf dynamisches Signalverhalten
- Entwicklung von Methoden des Maschinellen Lernens für Zeitreihenanalysen, insbesondere selbstlernende Zustandsraummodelle zur Datenfusion
- Klassifikation und Prädiktion von Systemzuständen sowie statistische Analyse experimenteller Daten
- in Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftlern/innen: Design von Experimenten zur Generierung von Daten, die zum Training maschineller Lernverfahren geeignet sind
- Veröffentlichungen in internationalen Fachzeitschriften sowie Vorträge auf internationalen Konferenzen
- Übernahme von professurinternen Aufgaben sowie Betreuung von Studierenden im Projekt

Ihre Forschungsergebnisse nutzen Sie für wissenschaftliche Veröffentlichungen und die eigene Qualifizierung. Es handelt sich um eine Stelle zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation.

Wenn Sie die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären, hoch motivierten Team und die akademische Auseinandersetzung mit einem Thema hoher praktischer Relevanz reizen, sollten Sie die Einstellungskriterien gem. § 73 SächsHSG erfüllen, insbesondere folgende **Voraussetzungen** mitbringen:

- abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder gleichwertiger Abschluss) im Bereich der Regelungstechnik, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Mathematik, Informatik oder vergleichbarer Disziplinen, welches den Zugang zur entsprechenden Qualifikationsebene eröffnet
- Erfahrung im Umgang mit Daten und großen Datenmengen sowie statistische Analyse und Zeitreihenanalyse
- sehr gute Programmierkenntnisse (Python/Matlab) sowie Erfahrungen im Umgang mit Software zur Versionsverwaltung (Git)
- sehr gute Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens sowie Grundkenntnisse in der Modellierung dynamischer Systeme
- Kenntnisse in Sensorik und Messtechnik sind von Vorteil
- Vorkenntnisse im Bereich biologischer/ agrarischer Systeme sind wünschenswert
- Erfahrung im Publizieren wissenschaftlicher Erkenntnisse ist wünschenswert
- sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; wünschenswert sind gute Deutschkenntnisse

**Wir bieten Ihnen:**

- Mitarbeit in einem kooperativen und hilfsbereiten Team
- attraktive und familienfreundliche Arbeitsbedingungen
- vielfältiges Mensaangebot für die Pausenversorgung
- optimale Verkehrsanbindung aller Universitätsstandorte an den öffentlichen Personennahverkehr/Vergünstigungen bei der Nutzung des ÖPNV (Job-Ticket)
- attraktive Angebote der Gesundheitsförderung
- vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- 30 Tage kalenderjährlichen Urlaub bei einer 5-Tage-Arbeitswoche
- Betriebliche Altersvorsorge (VBL), Jahressonderzahlung und vermögenswirksame Leistungen

Die Auswahl erfolgt nach Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung. Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Wir bieten darüber hinaus allen Mitarbeitenden eine familienfreundliche Infrastruktur, in einem weltoffenen, von Internationalisierung und Vielfältigkeit geprägten Umfeld. Die TU Chemnitz setzt aktiv auf die Vielfalt und Gleichstellung aller Mitarbeitenden und ist bestrebt, schwerbehinderte Menschen oder ihnen Gleichgestellte besonders zu fördern, achtet im Bewerbungsverfahren bei gleicher Eignung auf eine bevorzugte Berücksichtigung und bittet daher um einen entsprechenden Hinweis in Ihrer Bewerbung.

Wir freuen uns auf Ihre umfassende Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf und Zeugnissen über unser [**Online-Bewerbungsportal**](https://jobs.tu-chemnitz.de/de/jobposting/07018fa28bb57774e6a53ec7b9616bb58f3e46e20/apply) bis zum **13.11.2026**.

Wir weisen ausdrücklich darauf hin, dass Bewerbungen per E-Mail, zur Gewährleistung der Datensicherheit, nicht berücksichtigt werden.

Bevorzugen Sie dennoch einen anderen Bewerbungsweg als über unser Onlineportal oder haben Sie weitere allgemeine Fragen zum Stellenbesetzungsverfahren sowie detaillierte Auskünfte zum Aufgabenprofil erteilen Herr Professor Stefan Streif (Tel. 0371/531-31899) und Herr Dr. Kenny Schlegel (Tel. 0371/531-32053).

Die entsprechenden Informationen zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten finden Sie unter [https://www.tu-chemnitz.de/verwaltung/personal/public/Datenschutz/dse\_dp\_tucrecruitung.html](https://www.tu-chemnitz.de/verwaltung/personal/public/Datenschutz/dse_dp_tucrecruitung.html).

[**ONLINE-BEWERBUNG**](https://www.b-ite.com/recruitingmanager/api/v3/job-postings/266aeaff-3f6c-4fdf-b13a-32541b599508/preview)

# OPEN POSITION

The Chemnitz University of Technology is an established innovative scientific and educational institution, which takes on the challenges connected with the competition between the universities. The Chemnitz University of Technology offers attractive employment for personalities with proven scientific excellence who want to contribute to the further innovative development.

As soon as possible, the Faculty of Electrical Engineering and Information Technology, Professorship of Automatic Control and System Dynamics, invites applications for a part-time position as

## Research Associate (m/f/d)

## (75%, salary group 13 TV-L)

The position is limited to 1 year, with the possibility of a contract extension. An increase in working hours is possible. In the case of corresponding applications, it will be examined whether requests for increased working hours can be accommodated within the scope of operational requirements.

Temporary employment is subject to the provisions of the Wissenschaftszeitvertragsgesetz (WissZeitVG) and the Sächsisches Hochschulgesetz (SächsHSG) as amended.

**Responsibilities**:

- data-driven modelling, analysis and fusion of multimodal sensor data (olfactory, acoustic, visual) for describing the state of biological systems
- design of an olfactory measurement system based on metal oxide sensors
- analysis of gas sensor data (metal oxide sensors) with a focus on dynamic signal behaviour
- development of machine learning methods for time series analysis, in particular self-learning state-space models for data fusion
- classification and prediction of system states as well as statistical analysis of experimental data
- in collaboration with other researchers: design of experiments to generate data suitable for training machine learning methods
- publications in international journals and presentations at international conferences  
- taking on tasks within the professorship and supervising students in the project

You will use your research results for scientific publications and your own academic qualification. This is a position for further academic qualification.

If you are attracted by working in an interdisciplinary, highly motivated team and by academic engagement with a topic of high practical relevance, you should meet the employment criteria pursuant to Section 73 SächsHSG and, in particular, fulfil the following **requirements**:

- a completed academic university degree (Diplom, Master’s or equivalent) in control engineering, automation engineering, electrical engineering, mathematics, computer science or a comparable discipline, which grants access to the corresponding level of qualification
- experience in handling data and large data sets as well as in statistical analysis and time series analysis
- very good programming skills (Python/Matlab) and experience with version control software (Git)
- very good knowledge of machine learning and basic knowledge of modelling dynamic systems
- knowledge of sensor technology and measurement technology is an advantage
- prior knowledge of biological/agricultural systems is desirable
- experience in publishing scientific findings is desirable
- very good written and spoken English; good German skills are desirable

**We offer:**

- working in a cooperative and supportive team
- attractive and family-friendly working conditions
- a wide range of canteen options for meal breaks
- excellent public transport connections to all university locations / discounted use of public transport (job ticket)
- attractive health promotion programmes
- a wide range of training and further education opportunities
- 30 days of annual leave per calendar year based on a 5-day working week
- company pension scheme (VBL), annual special payment and capital-forming benefits 

The full job-offer can be found at www.tu-chemnitz.de/stellen.

[**online application portal**](https://www.b-ite.com/recruitingmanager/api/v3/job-postings/266aeaff-3f6c-4fdf-b13a-32541b599508/preview)
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Ref-Nr.: 14211857
Aktualisiert: 30.10.2026
Quelle: Bundesagentur für Arbeit
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