Technische Universität Berlin

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 1. Qualifizierungsphase (zur Promotion)

Berlin · Fachgebiet Mikro- und Feingeräte · Frist: 18.09.2026
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Besoldung E 13 TV-L Frist 18.09.2026
4.188 – 6.079 €
/Monat brutto · E 13 TV-L in Berlin
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Ihre Aufgaben

  • Mitarbeit in Forschung und Lehre des Fachgebiets Mikro- und Feingeräte
  • Durchführung und Betreuung von Lehrveranstaltungen, Übungen, Praktika und studentischen Projekten
  • Betreuung von Abschlussarbeiten
  • Entwicklung und Optimierung von Verfahren im Bereich der Zwei-Photonen-Lithografie
  • Planung, Durchführung und Auswertung experimenteller Arbeiten
  • Entwicklung datengetriebener Methoden zur Analyse, Modellierung und Optimierung von Fertigungsprozessen
  • Zusammenführung und Auswertung heterogener beziehungsweise multimodaler Prozess-, Mess- und Bilddaten
  • Dokumentation und Präsentation von Forschungsergebnissen sowie Mitwirkung an wissenschaftlichen Veröffentlichungen
  • Mitarbeit bei der Konzeption und Beantragung von Forschungsprojekten

Ihr Profil

  • Erfolgreich abgeschlossenes ingenieurwissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) beispielsweise in Physik, Maschinenbau, Materialwissenschaften, Elektrotechnik, Informatik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
  • Fundierte Kenntnisse in mindestens einem der Bereiche Mikro- und Nanofabrikation, Lasermaterialbearbeitung, Photolithografie oder Zwei-Photonen-Lithografie
  • Gute Kenntnisse in der Verarbeitung und Analyse wissenschaftlicher Daten
  • Erfahrung mit datengetriebenen Methoden, maschinellem Lernen oder statistischer Modellierung
  • Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python und/oder MATLAB
  • Kenntnisse in der Verarbeitung von Mess-, Prozess- oder Bilddaten
  • Selbstständige, strukturierte und wissenschaftlich sorgfältige Arbeitsweise
  • Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
  • Fähigkeit und Bereitschaft zur Durchführung von Lehrveranstaltungen in deutscher und/oder englischer Sprache; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
  • Erfahrung mit der Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen und multimodaler Datensätze ist von Vorteil
  • Erfahrung in der Planung und Durchführung experimenteller Arbeiten ist wünschenswert
Schlagworte
MikrofabrikationZwei-Photonen-LithografieLasermaterialbearbeitungPythonMATLABMaschinelles LernenDatenanalyseMasterDeutschEnglischPromotion
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