Wissenschaftlichen Mitarbeiterin (m/w/d)

Arbeitgeber: Ruhr-Universität Bochum

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt befristet in Vollzeit (39,83 Std./Woche = 100 %) eine\*n

Wissenschaftliche\*n Mitarbeiter\*in (m/w/d)

Der Lehrstuhl befasst sich mit fundamentalen Grenzen des Informationstransfers, d.h. der Speicherung, der Komprimierung und der Übertragung von Informationen. Zur Anwendung kommen dabei Methoden aus verschiedenen mathematischen Disziplinen, da insbesondere moderne Kommunikationssysteme sich durch ihre Vielfältigkeit, Flexibilität und Effizienz auszeichnen.

Zu Ihren Aufgaben zählen eigenverantwortliche Tätigkeiten in der Forschung auf dem Gebiet drahtloser Kommunikationsnetzwerke sowie die Erstellung und Einreichung von Publikationen auf Konferenzen sowie die Präsentierung von Forschungsergebnissen auf internationalen Kongressen, vor Auftraggebern und internationalen Forschungspartnern. Zudem gehören die Bearbeitung von Drittmittelprojekten, sowie die Unterstützung bei anderen Aufgaben des Lehrstuhls ebenfalls zum Aufgabenbereich. Darüber hinaus reichen Sie selbst erstellte Anträge ein bauen sich ggf. ein eigenes Projektteam auf.

Umfang: Vollzeit
Dauer: befristet, 3 Jahre
Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Bewerben bis: 09.11.2026

Ihre Aufgaben:

- Eigenverantwortliche und komplexe Tätigkeiten in der Forschung (experimentell/analytisch) auf dem Gebiet drahtloser Kommunikationsnetzwerke
- Erstellung und Einreichung von Publikationen auf Konferenzen
- Bearbeitung von Drittmittelprojekten öffentlicher oder privater Auftraggeber
- Einreichung von selbst erstellten Anträgen und ggf. Aufbau eines Projektteams
- Unterstützung bei anderen Aufgaben des Lehrstuhls, (z.B. Erstellung von Forschungsanträgen)

Ihr Profil:

- Interesse an theoretischer Arbeit mit anschließender Verifikation in einem Testbed (Hardware/Software)
- Elektrotechnik & Informationstechnik B. Sc. + M. Sc. + Promotion
- sowie gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- eine hohe Leistungsbereitschaft
- Kenntnisse und Erfahrungen mit Methoden aus den folgenden Bereichen:
- Konvexe Optimierung
- Digitale Signalverarbeitung
- Maschinelles Lernen

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