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Im Fachbereich Management, Controlling, Health Care der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft Ludwigshafen ist zum Wintersemester 2027/2028 folgende Stelle zu besetzen

Professur (m/w/d)
für das Lehr- und Forschungsgebiet
"BWL, insbesondere Data-driven Decision Making und Business Analytics"

Besoldungsgruppe W2 LBesG | Vollzeit (18 SWS) | unbefristet

DER FACHBEREICH

Am Fachbereich Management, Controlling, Health Care der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft studieren derzeit rund 900 Studierende, davon etwa 200 Masterstudierende. Das Studienangebot umfasst betriebswirtschaftliche Studiengänge mit Schwerpunkten auf den Gebieten Controlling, Internationales Management, Innovationsmanagement und Nachhaltigkeitsmanagement sowie Studiengänge der Gesundheitsökonomik. Besonderen Wert legen wir auf eine wissenschaftlich fundierte und zugleich anwendungsorientierte Lehre, ausgezeichnete persönliche Beratung und Betreuung der Studierenden, eine hohe Relevanz für die berufliche Praxis, Internationalität und einen freundlichen kollegialen Umgang.

IHR ZUKÜNFTIGES AUFGABENGEBIET

• Sie vertreten das Lehrgebiet BWL, insbesondere Data-driven Decision Making und Business Analytics in den Bachelor- und Masterstudiengängen des Fachbereichs.
• Sie vermitteln quantitative und computergestützte Methoden zur Analyse, Strukturierung und Unterstützung strategischer und operativer betrieblicher Entscheidungen. Zu Ihren Forschungs- und Lehrgebieten gehören insbesondere Data Science und Business Analytics mit Schwerpunkten in Predictive und Prescriptive Analytics, Machine Learning sowie KI-gestützten Entscheidungssystemen.
• Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem datenbasierten Operations Management, insbesondere die Analyse, Gestaltung und Optimierung von Prozessen, Ressourcen und Wertschöpfungssystemen. Darüber hinaus bringen Sie Ihre Expertise in der Anwendung und anwendungsnahen Entwicklung von Lösungen auf Basis generativer und agentenbasierter KI-Systeme (z.B. HITL-Architekturen, RAG-Architekturen) ein.
• Sie vermitteln Kompetenzen in der Konzeption, prototypischen Entwicklung, Implementierung und Bewertung daten- und KI-basierter Lösungen anhand praxisnaher Anwendungsfälle, insbesondere auch im Kontext betrieblicher Prozesse und Operations. Sie integrieren moderne Programmier- und Abfragesprachen sowie Analyse- und Business-Intelligence-Werkzeuge, praxisorientiert in die Lehre.
• Sie führen Lehrveranstaltungen in deutscher und englischer Sprache durch und entwickeln innovative, anwendungsnahe Lehr- und Prüfungsformate.
• Sie betreuen Bachelor-, Master-, Seminar- und Projektarbeiten.
• Sie bringen Ihre praktische Umsetzungserfahrung in bestehende oder auch neue Forschungs- und Transferaktivitäten des Fachbereichs sowie der Hochschule ein und entwickeln mit internen und externen Partnern anwendungsorientierte Projekte weiter.
• Sie arbeiten in der akademischen Selbstverwaltung der Hochschule mit.
• Eigenständige Forschungs- und Transferaktivitäten im Bereich der Denomination werden vorausgesetzt.

IHRE QUALIFIKATIONEN UND KOMPETENZEN

• Sie verfügen über ein abgeschlossenes Hochschulstudium in einem für das Lehrgebiet einschlägigem Fach, insbesondere aus den Wirtschafts-, Ingenieur-, Natur-, Daten- oder Informationswissenschaften, oder in einem vergleichbaren Studiengang.
• Sie bringen eine besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit mit, in der Regel nachgewiesen durch eine qualifizierte Promotion.
• Im Anschluss an Ihr Studium verfügen Sie über eine mindestens fünfjährige berufliche Praxis, davon mindestens drei Jahre außerhalb des Hochschulbereichs (§ 49 HochSchG).
• Ihre pädagogische Eignung weisen Sie durch Erfahrungen in der Lehre, Ausbildung oder entsprechender Weiterbildung nach und können komplexe quantitative und technologische Inhalte verständlich und anwendungsorientiert vermitteln.
• Erwartet werden fundierte Kompetenzen in quantitativen Methoden, Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz und deren Anwendung auf betriebswirtschaftliche Entscheidungsprozesse, idealerweise einschließlich operativer Planungs-, Steuerungs- oder Optimierungsprobleme.
• Sie verfügen über umfangreiche praktische Erfahrungen in der Konzeption, Entwicklung, Implementierung und Einführung daten- und KI-basierter Lösungen in realen Projekten. Dazu gehören idealerweise Erfahrungen in der Überführung analytischer Prototypen in betriebliche Anwendungen und die interdisziplinäre Zusammenarbeit u.a. mit Management und IT.
• Sie besitzen ausgewiesene Kenntnisse in den Bereichen Business Analytics, Data Science und Künstlicher Intelligenz. Darüber hinaus sind Kenntnisse oder Anwendungserfahrungen im Bereich Operations, beispielsweise in Produktion, Logistik, Supply Chain Management, Prozessmanagement oder vergleichbaren betrieblichen Anwendungsfeldern, wünschenswert. Idealerweise verfügen Sie über Erfahrungen mit generativer KI und agentenbasierten KI-Systemen.
• Sie beherrschen einschlägige Analysewerkzeuge und Programmiersprachen, beispielsweise Python, R, SQL oder vergleichbare Technologien.
• Sie sind bereit, Ihre Umsetzungserfahrung intensiv in bestehende Forschungs- und Transferaktivitäten einzubringen und diese gemeinsam mit Praxispartnern weiterzuentwickeln.

Das Land Rheinland-Pfalz und die Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft Ludwigshafen vertreten ein Betreuungskonzept, bei dem eine hohe Präsenz der Lehrenden am Hochschulort erwartet wird. Die HWG Ludwigshafen steht für die Vielfalt aller Beschäftigten. Wir begrüßen Bewerbungen von allen Interessierten, unabhängig von deren ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion, Geschlecht, Behinderung und sexueller Orientierung oder Identität. Sie strebt eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und fordert deshalb qualifizierte Frauen auf, sich zu bewerben. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Daneben gelten die generellen Voraussetzungen für die Einstellung in den öffentlichen Dienst. Die Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft Ludwigshafen ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.

ALS ARBEITGEBERIN BIETEN WIR IHNEN

• ein modernes, anwendungsorientiertes Lehr- und Forschungsumfeld mit einem engagiertem und interdisziplinärem Kollegium,
• Gestaltungsspielräume für innovative und digitale Lehr- und Prüfungsformate,
• Möglichkeiten für Forschungs- und Transferprojekte,
• ein attraktives Arbeitsumfeld mit flexibler Gestaltung von Arbeitszeit und Arbeitsort im Rahmen der dienstlichen Anforderungen, moderner Ausstattung und zahlreichen Angeboten im Gesundheitsmanagement,
• die Förderung Ihrer fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung durch umfangreiche Personalentwicklungsmaßnahmen (Neuberufenen-Programm, hochschuldidaktische Angebote),
• einen attraktiven Hochschulstandort mit guter Verkehrsanbindung, kostenlosen Parkplätzen und einer Kindertagestätte,
• Vergütung in der Besoldungsgruppe W2 der Landesbesoldungsordnung W nach dem Landesbesoldungsgesetz Rheinland-Pfalz.

Sprechen Sie diese Aus­sichten an? Dann freuen wir uns sehr über Ihre Be­werbung mit Motivationsschreiben, tabellarischem Lebenslauf, Zeugnissen, Evaluationsauswertungen, Schriftenverzeichnis sowie Nachweis der Berufstätigkeit bis zum 18.10.2026 an unser Online-Stellenportal.

Zur Online Bewerbung

The Chair of Production Management (https://www.bwl.uni-mannheim.de/en/stolletz/) in the Area Operations at the Business School of the University of Mannheim (Prof. Raik Stolletz) invites applications for a Ph.D. position in cooperation with SKEMA Business School, Paris, (Prof. Benjamin Legros) https://www.skema.edu/en/faculty-and-research/professors/benjamin-legros . The starting date is flexible in 2027.

The research of both groups focus on the development of methods in Business Analytics and Operations Research, specifically performance analysis and optimization of stochastic systems. This German-French research project focuses on the design and management of so-called retrial operations systems where products or customers return to the system after a certain time. Retrial modeling proves to be particularly valuable for sustainable operations, such as the handling of reusable packages within supply chains. By effectively modeling and managing product returns, the research aims to contribute to the development of sustainable supply chains, reducing waste and promoting circular economy practices. Additionally, retrial analysis can also be applied to improve operations in healthcare systems, allowing for efficient handling of patient return visits, or in customer service centers to optimize service levels for customers requiring multiple interactions.

The ideal candidate has completed or is nearing completion of their Master's studies in Business Analytics, Operations Management, Operations Research, Management Science, Industrial Engineering, Applied Mathematics, or related fields, with a strong academic record. Candidates with advanced skills in business analytics, particularly in stochastic modeling, are highly encouraged to apply. Proficiency in English is essential, while knowledge of German or French languages is not required. In addition to working on the research project, the Ph.D. student will provide support to the team in teaching and administrative tasks, contributing to a collaborative and interdisciplinary work environment.

The University of Mannheim Business School is Germany’s premier business school and provides an outstanding international research environment. The chair actively supports collaborations within the international research community. The University of Mannheim is an equal opportunity employer. Qualified women are therefore particularly encouraged to apply. Applicants with disabilities are treated with preference given comparable qualifications.

Please send your application with the usual documents (letter of motivation, CV, overview of previous academic achievements, etc.) in written form or via email until November 2^nd, 2026 to

University of Mannheim
Chair of Production Management
Prof. Dr. Raik Stolletz
68131 Mannheim
E-Mail: phd.production@uni-mannheim.de

Data protection: Please note that data transmitted via unencrypted email communication may be subject to unauthorized access by third parties and confidentiality cannot be guaranteed. Information regarding the collection and processing of personal data according to article 13 of the GDPR is provided on the website of the University of Mannheim under “Employment Opportunities”. Submitted documents will only be returned if the application includes an envelope with sufficient postage. Otherwise, the documents will be destroyed in accordance with the data protection law after the application process is completed. Electronic applications will be deleted accordingly.

Im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Graduiertenkollegs 2982 „Mathematics of Interdisciplinary Multiobjective Optimization  (Mathematik der interdisziplinären multikriteriellen Optimierung)“, das an der RPTU in Kaiserslautern angesiedelt ist, ist ab sofort eine Postdoc-Stelle zu besetzen.

Über uns
Wir sind eine interdisziplinäre Gruppe bestehend Mathematikern, Informatikern und Ingenieuren, die gemeinsam an herausfordernden Projekten im Bereich der Mehrziel-Optimierung arbeiten. Unsere Expertise umfasst lineare, diskrete und kombinatorische Optimierung, nichtlineare Optimierung, robuste Optimierung, Operations Research, Scheduling, Spieltheorie, wissenschaftliches Rechnen, technische Thermodynamik und Entwurf mikroelektronischer Systeme. Lesen Sie mehr über das Projekt unter https://math.rptu.de/mimo

Wir bieten
Wir bieten ein exzellentes Forschungsumfeld an der RPTU in Kaiserslautern mit enger Anbindung an das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM). Im Rahmen des Graduiertenkollegs ermöglichen wir ein umfangreiches Qualifizierungs- und Forschungsprogramm mit Seminaren, Methodenkursen und Workshops sowie einem Besucherprogramm. Das Graduiertenkolleg bietet vielfältige Möglichkeiten zur eigenständigen und kooperativen Forschung und zum Erwerb von Fähigkeiten, die für eine weitere akademische Karriere essentiell sind.
Die Postdoc-Stelle wird nach TV-L E13 (100%) bezahlt und ist zunächst auf drei Jahre befristet. Die RPTU in Kaiserslautern strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bewerbungen Schwerbehinderter werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Ihre Qualifikationen
Bewerberinnen und Bewerber sollten über fundierte Kenntnisse in mathematischer Programmierung, Optimierung und mathematischer Modellierung sowie über umfassende Kenntnisse im Entwurf und in der Analyse von Algorithmen verfügen, die sich in ausgezeichneten akademischen Leistungen in der Mathematik und/oder in verwandten Fächern niederschlagen. Einstellungsvoraussetzung ist eine erfolgreich abgeschlossene Promotion in einem dieser Fächer. Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch oder Deutsch werden vorausgesetzt. Außerdem erwarten wir von erfolgreichen Bewerbern, dass sie im Graduiertenkolleg aktiv mitarbeiten.

Bewerbungsverfahren
Eine Bewerbung sollte Folgendes enthalten:

• Motivationsschreiben, aus dem das Interesse an der multikriteriellen Optimierung hervorgeht,
• Lebenslauf,
• Kopien von Abschlusszeugnissen mit vollständiger Aufstellung aller erbrachten Leistungen (academic transcript)

und in digitaler Form (als ein pdf-Dokument) bei Prof. Dr. Stefan Ruzika eingereicht werden stefan.ruzika@math.rptu.de . Alle bis zum 11. November 2026 eingegangenen Bewerbungen werden bei der Vergabe der Stelle garantiert berücksichtigt. Alternativ können die Bewerbungen auch per Post an folgende Adresse geschickt werden

Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Prof. Dr. Stefan Ruzika
Paul-Ehrlich-Straße 31
67663 Kaiserslautern

In diesem Fall bitten wir Sie, nur Kopien offizieller Dokumente einzureichen, da wir die Unterlagen nach Abschluss des Bewerbungsverfahrens nicht zurücksenden können.

Die Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) ist mit über 20.000 Studierenden, mehr als 300 Professuren und rund 160 Studiengängen die Technische Universität des Landes Rheinland-Pfalz. Als Ort der internationalen Spitzenforschung bietet sie exzellente Arbeitsbedingungen und Karrierechancen. Wer an der RPTU lernt, forscht oder arbeitet, erlebt ein weltoffenes Umfeld und gestaltet die Zukunft.

RPTU steht für die Vielfalt aller Beschäftigten. Wir begrüßen Bewerbungen von allen Interessenten, unabhängig von deren ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion, Geschlecht, Behinderung, sexueller Orientierung oder Identität. Schwerbehinderte und diesen gleichgestellten Personen werden bei entsprechender Qualifikation und Eignung bevorzugt eingestellt (bitte der Bewerbung einen Nachweis über die Schwerbehinderung/Gleichstellung beifügen). RPTU strebt in Bereichen, in denen Frauen unterrrepräsentiert sind, eine Erhöhung des Frauenanteils an.

Die Friedrich-Schiller-Universität Jena ist eine dynamische und innovationsstarke Universität zentral in Deutschland gelegen. Mit einem breiten Fächerspektrum gestaltet sie die Zukunft durch exzellente Forschung und Lehre. Ihre wissenschaftliche Exzellenz spiegelt sich in den Profillinien Light – Life – Liberty wider, die wegweisende Erkenntnisse und nachhaltige Lösungen für die Gesellschaft von morgen liefern. Eng vernetzt mit führenden Forschungseinrichtungen, innovativen Unternehmen und renommierten Kultureinrichtungen treibt sie interdisziplinäre Entwicklungen voran. Mit rund 17.000 Studierenden und rund 10.000 Beschäftigten prägt sie Jena als pulsierende, international vernetzte Wissenschafts- und Zukunftsstadt.

An der Professur für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre / Operation Management der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Friedrich-Schiller-Universität Jena ist zum 01.02.2027 eine Stelle als

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (Doktorand:in)
Operation Management

in einem DFG-Projekt zum Thema

Tourenplanung für menschliche und/oder automatisierte Kommissionierer in modernen Distributionszentren

in Teilzeit (75% / 30 Wochenstunden) befristet auf zwei Jahre zu besetzen.

Am Lehrstuhl für Operation Management der Friedrich-Schiller-Universität Jena erforschen wir komplexe Planungsprobleme in Logistik und Verkehr und entwickeln innovative Lösungsverfahren auf Basis mathematischer Optimierung. Im gemeinsamen DFG-Forschungsprojekt mit der Bergischen Universität Wuppertal entwickeln wir leistungsfähige Algorithmen zur Routenplanung menschlicher und robotischer Kommissionierer in modernen Lagerhäusern, insbesondere unter Unsicherheit und bei der Integration verschiedener Lagerprozesse. Hierfür suchen wir Ihre Mithilfe!

Ihre Aufgaben:

• Mitarbeit im DFG-Forschungsprojekt zur Optimierung der Routenplanung menschlicher und robotischer Kommissionierer in modernen Lagerhäusern
• Mathematische Modellierung und Komplexitätsanalyse neuartiger Planungsprobleme, insbesondere bei der Routenplanung unter Unsicherheit und beim Einsatz autonomer mobiler Roboter
• Entwicklung und Implementierung leistungsfähiger exakter und heuristischer Optimierungsalgorithmen
• Durchführung computergestützter Experimente und Simulationsstudien zur Bewertung der entwickelten Lösungsverfahren
• Veröffentlichung der Forschungsergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und Präsentation auf wissenschaftlichen Konferenzen

Ihr Profil:

• Überdurchschnittlich gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik, Wirtschafts-ingenieurwesen, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
• Ausgeprägtes Interesse an Operations-Research, mathematischer Optimierung und algorithmischer Problemlösung
• Idealerweise Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: diskrete Optimierung, mathematische Programmierung, Graphenalgorithmen, algorithmischer Komplexitätstheorie, theoretische Informatik
• Gute Programmierkenntnisse (z. B.  C#) sowie Freude an der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie eine selbstständige, analytische und teamorientierte Arbeitsweise

Unser Angebot:

• Mitarbeit an einem anspruchsvollen DFG-Forschungsprojekt mit hoher wissenschaftlicher und praktischer Relevanz
• Ausdrücklich erwünschte und unterstützte Promotion im Rahmen des Forschungsprojekts mit intensiver wissenschaftlicher Betreuung und Freiraum für eigene Forschungsideen
• Zusammenarbeit mit der Bergischen Universität Wuppertal sowie Austausch mit internationalen Forschungspartnern und Unternehmen aus der Logistikbranche
• Unterstützung bei wissenschaftlichen Veröffentlichungen, internationalen Konferenzteilnahmen und der individuellen Weiterbildung
• Flexible Arbeitszeiten und ein eigenverantwortliches Arbeitsumfeld in einem engagierten Forschungsteam
• Vergütung nach den Bestimmungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) entsprechend den persönlichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 inklusive einer tariflichen Jahressonderzahlung
• 30 Tage Erholungsurlaub im Kalenderjahr zuzüglich zweier arbeitsfreier Tage am und 31. Dezember.

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.

Im Falle von Rückfragen zur Stelle zögern Sie nicht und wenden sich gerne an Prof. Dr. Nils Boysen unter: nils.boysen@uni-jena.de

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich bis zum 13.11.2026 über unser Onlineformular.

Online Bewerbung

Reg.-Nr. 293/2026
Bitte beachten Sie unsere Bewerberhinweise und Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten unter: Datenschutz und Hinweise für Bewerber:innen

Professor/Associate Professor in Mathematics with Innovation Focus – Aarhus University

What if your next job didn't force a choice between curiosity-driven research and real-world impact?

At the Department of Mathematics, Aarhus University, you'd get both. The role is part of a major strategic initiative within the natural sciences, with your time split evenly between independent, curiosity-driven research and innovation-based research with societal and industrial reach.

We're especially keen to hear from candidates who are:
·      Currently in industry or applied research, and looking to (re)engage with academia
·      Building a research profile that bridges mathematics with practical application
·      Excited by the idea of shaping a new kind of academic-industry role from the ground up

📄 Full position details: https://math.au.dk/fileadmin/Files/Misc/linkedin-opslag_tekst.pdf

Curious, even informally? Let's talk.

We're happy to have a confidential, no-pressure conversation about how your background could fit.

📩 Andreas Basse-O'Connor (Head of Department) — basse@math.au.dk

The University of Technology Nuremberg (UTN) offers a stimulating and interdisciplinary research environment with access to cutting-edge resources. It is the ideal place to make groundbreaking discoveries and contribute to exciting fields of research.

Doctoral researcher (Ph.D.) positions at UTN with the topic of Multi-Robot Path Finding (m/f/d)

The Department of Computer Science and Artificial Intelligence is currently offering one opening for a doctoral research opportunity (fully funded, 3 years, 100%, pay scale TVL-13) in the Artificial Intelligence and Robotics Group led by Prof. Dr. Wolfram Burgard. We are seeking a highly motivated and talented individual to join our dynamic and international research team.

The successful candidate will join an interdisciplinary team of researchers developing novel approaches to multi-agent path finding in large-scale robotic warehouses. The position is rooted in robotics and involves close collaboration with researchers in optimization and business intelligence. You will conduct research on topics such as decentralized conflict resolution and multi-agent path finding, contribute robotics-specific domain knowledge to the interdisciplinary team, and take a leading role in the real-world evaluation of the developed methods. Access to UTN’s mobile robotics research facilities and Fraunhofer’s Test and Application Center L.I.N.K. will provide excellent opportunities to conduct medium- to large-scale experiments with robotic hardware.

There will be a complementary position rooted in optimization available in the Analytics and Optimization Group led by Prof. Dr. Alexander Martin.

Further involved research groups are the Multi-Robot Systems Junior Research group led by Dr. Tanja Kaiser, the Discrete Optimization Group led by Prof. Dr. Johannes Thürauf, and FAU’s Management Intelligence Services Group led by Prof. Dr. Freimut Bodendorf.

Your tasks:
The successful candidate will contribute to the interdisciplinary project “Real-World Multi-Agent Optimal Path Finding under Uncertainty”.
Your responsibilities will include:

• Conducting cutting-edge research on multi-robot path finding and decentralized conflict resolution in close collaboration with an interdisciplinary team.
• Designing, implementing, and evaluating methods in simulation as well as on physical robot systems.
• Publishing research results in leading international journals and conferences and presenting your work to the global research community at international conferences.
• Contributing to teaching activities and student supervision (e.g., courses, theses, research projects).
• Supporting the maintenance of our shared robotics laboratories.
• Engaging in outreach activities and communicating research to academic, industrial, and wider public audiences.

Your profile:
We expect:

• A qualifying degree (M.Sc. or equivalent) in Computer Science, Robotics, AI, Engineering, or a related discipline
• Motivation, dedication, and a strong sense of responsibility
• Strong interest in multi-robot systems research and interdisciplinary collaboration
• Programming experience in Python and/or C++, or related languages
• Familiarity with Git and LaTeX
• Proficiency in English (spoken and written)
• Initial experience in mobile robotics and AI

Experience in multi-robot systems is a plus.

Additional experience in one or more of the following areas can be a plus:

• Robot Operating System (ROS / ROS 2)
• Deep Learning Frameworks (e.g., PyTorch or comparable)
• Ubuntu/Linux environments and ssh
• Docker and usage of HPC clusters
• Hands-on experience with robot hardware

Selected highlights of this position include:

• A unique opportunity to conduct research at the intersection of robotics, optimization, and business intelligence, while developing deep expertise in one area and collaborating closely across disciplines.
• The opportunity to develop into a full-stack roboticist, combining strong computational and algorithmic skills with hands-on experience in real-world robot systems and deployments.
• Access to broad and deep expertise across UTN’s groups and departments, as well as extensive computational resources and a diverse range of robotic hardware.
• Financial support for presenting your work at leading international conferences and engaging with the global research community.
• Competitive compensation according to TVL E 13, together with the high quality of living and comparatively moderate living costs offered by the city of Nuremberg.

Interested?

If your profile matches the requirements, please upload the following documents:

• A personal statement (max. 1 page) that explains why you want to pursue a doctorate at UTN as well as why this research area and department interests you. In your explanation, please refer to either a previous project you have worked on or to a paper in the field that particularly interests you, to demonstrate your interest in mulit-robot systems research.
• A complete, chronological, tabular curriculum vitae (CV) in English.
• Certificates of your university degrees (e.g., M.Sc. degree and B.Sc. degree) or other equivalent qualification.
• Transcript of records, diploma supplements, or overview of courses from your university degrees (M.Sc. degree and B.Sc. degree).

Please note: If your degrees (Master's and Bachelor's degree or equivalent) were obtained abroad, you must always submit the original version along with a translation into English or German by a certified translator, bearing an official seal, as a single combined document. Documents originally issued in English do not require a translation. If your personal statement appears to be AI generated or assisted, your chances of advancing may not be very high. We want to know why and what you want to research.

If you are shortlisted, you will be invited for an interview. Applications will be evaluated on a rolling basis. We encourage interested candidates to apply early.

For more information on the application process and admission requirements see https://www.utn.de/en/about-us/graduate-school/doctoral-guide/.
For more information on the TV-L E13 payscale see https://oeffentlicher-dienst.info/tv-l/allg/.

Please note: Travel expenses and any other costs related to the application process cannot be reimbursed.

Questions?
For any scientific inquiries, please contact Prof. Dr. Wolfram Burgard ++wolfram.burgard@utn.de++.
For general questions, please reach out to stars@utn.de.

The University of Technology Nuremberg (UTN) offers a stimulating and interdisciplinary research environment with access to cutting-edge resources. It is the ideal place to make groundbreaking discoveries and contribute to exciting fields of research.

Doctoral researcher (Ph.D.) position at UTN with the topic of Mathematical Optimization for Multi-Robot Systems (m/f/d)

The Department of Liberal Arts & Social Sciences is currently offering one opening for a doctoral research opportunity (fully funded, 3 years, 100%, pay scale TV-L E 13) in the Analytics and Optimization Group led by Prof. Dr. Alexander Martin. We are seeking a highly motivated and talented individual to join our dynamic and international research team.

The successful candidate will join an interdisciplinary team of researchers developing novel approaches to multi-agent path finding in large-scale robotic warehouses. The position is rooted in mathematical optimization and involves close collaboration with researchers in robotics and business intelligence. You will conduct research on topics such as mixed-integer optimization for multi-agent path finding, optimization under uncertainty, and optimization-based conflict resolution, and contribute mathematical optimization expertise to the interdisciplinary team. The developed methods will be evaluated in simulation and on real robotic systems.

There will be a complementary position rooted in robotics available in the Artificial Intelligence and Robotics Group led by Prof. Dr. Wolfram Burgard.

Further involved research groups are the Multi-Robot Systems Junior Research Group led by Dr. Tanja Kaiser, the Discrete Optimization Group led by Prof. Dr. Johannes Thürauf, and FAU’s Management Intelligence Services Group led by Prof. Dr. Freimut Bodendorf.

Your tasks:
The successful candidate will contribute to the interdisciplinary project “Real-World Multi-Agent Optimal Path Finding under Uncertainty”.
Your responsibilities will include:

• Conducting cutting-edge research on mathematical optimization for multi-agent path finding in close collaboration with an interdisciplinary team.
• Developing mathematical optimization methods, such as mixed-integer optimization approaches, for multi-agent path planning and complex conflict resolution in real-world robotic systems.
• Developing optimization approaches under uncertainty to obtain reliable solutions under uncertain robot behavior, demand, and operating conditions.
• Implementing and computationally evaluating the developed optimization methods, including their evaluation in real-world robotic systems.
• Closely collaborating with researchers in robotics and FAU’s Management Intelligence Services Group to integrate optimization, robotics, and business intelligence.
• Publishing research results in leading international journals and conferences and presenting your work to the global research community at international conferences.
• Contributing to teaching activities and student supervision (e.g., courses, theses, research projects).
• Engaging in outreach activities and communicating research to academic, industrial, and wider public audiences.

Your profile:

We expect:

• A qualifying degree (M.Sc. or equivalent) in Mathematics, Computer Science, Operations Research, or a related discipline including natural sciences and engineering
• Motivation, dedication, and a strong sense of responsibility
• A solid mathematical background and strong interest in mathematical optimization
• Strong interest in interdisciplinary research
• Programming experience, e.g., Python, C++, or related languages
• Proficiency in English (spoken and written)

Additional experience in one or more of the following areas is desirable:

• Mixed-integer optimization and mathematical programming
• Optimization under uncertainty
• Optimization software (e.g., Gurobi, CPLEX, SCIP)
• Algorithm development and computational optimization

Selected highlights of this position include:

• A unique opportunity to conduct research at the intersection of mathematical optimization, robotics, and business intelligence, while developing deep expertise in optimization and collaborating closely across disciplines.
• The opportunity to develop novel mathematical optimization methods and evaluate them on challenging real-world multi-robot systems.
• Access to broad expertise across UTN’s groups and departments, as well as computational resources.
• Competitive compensation according to TVL E 13, together with the high quality of living and comparatively moderate living costs offered by the city of Nuremberg.

Interested?

If your profile matches the requirements, please upload the following documents:

• A personal statement (max. 1 page) that explains why you want to pursue a doctorate at UTN as well as why this research area and department interests you.
• A complete, chronological, tabular curriculum vitae (CV) in English.
• Certificates of your university degrees (e.g., M.Sc. degree and B.Sc. degree) or other equivalent qualification.
• Transcript of records, diploma supplements, or overview of courses from your university degrees (M.Sc. degree and B.Sc. degree).

Please note: If your degrees (Master's and Bachelor's degree or equivalent) were obtained abroad, you must always submit the original version along with a translation into English or German by a certified translator, bearing an official seal, as a single combined document. Documents originally issued in English do not require a translation.

Please note:
If the majority of your personal statement appears to be AI generated, your chances of advancing may not be very high. We want to understand your personal motivation and what you want to research.

If you are shortlisted, you will be invited for an interview. Applications will be evaluated on a rolling basis. We encourage interested candidates to apply early.

For more information on the application process and admission requirements see https://www.utn.de/en/about-us/graduate-school/doctoral-guide/. For more information on the TV-L E13 payscale see https://oeffentlicher-dienst.info/tv-l/allg/.

Please note: Travel expenses and any other costs related to the application process cannot be reimbursed.

Questions?
For any scientific inquiries, please contact Profl Dr. Alexander Martin alexander.martin@utn.de.
For general questions, please reach out to stars@utn.de.