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Fachbereich Mathematik und Informatik - Institut für Mathematik

Wiss. Mitarbeiter/-in (Praedoc) (m/w/d) mit 65%-Teilzeitbeschäftigung befristet auf 3 Jahre Entgeltgruppe 13 TV-L FU Kennung: Freigeist PhD 2021

Bewerbungsende: 27.04.2021

Am Fachbereich Mathematik und Informatik der Freien Universität Berlin bieten wir eine Doktorandenstelle (m/w/d) an der Schnittstelle der Forschungsfelder Klimamodellierung, stochastische Differentialgleichungen und Machine Learning, mit geplantem Start zum 1.10.2021.
Die erfolgreichen Kandidaten / Kandidatinnen werden Teil der Forschungsgruppe “Prediction of abrupt transitions and extremes in the Earth system”.
Über das Projekt:
Angesichts des anhaltenden Klimawandels bestehen zwei zentrale Herausforderungen der Erdsystemwissenschaften darin, mögliche Veränderungen bei extremen Wetterereignissen und abrupte Zustandswechsel instabiler Teilsysteme des Erdsystems vorherzusagen. In aktuellen Erdsystemmodellen (ESMs) werden viele Prozesse nicht explizit aufgelöst, sondern durch empirische Gleichungen mit freien Parametern approximiert, was zu strukturellen Modellfehlern führt. Diese Fehler sind so klein, dass ESMs so kalibriert werden können, dass sie die klimatischen Mittelwerte der letzten 150 Jahre reproduzieren, für die instrumentelle Beobachtungsdaten zur Verfügung stehen. Allerdings haben die gleichen Modelle Probleme bei der Simulation von Extremen und bei der Reproduktion abrupter Übergänge, wie sie in paläoklimatischen Aufzeichnungen nachgewiesen wurden. Das Vertrauen, dass ESMs sich verändernde Charakteristiken von Extremereignissen und zukünftige abrupte Übergänge zuverlässig vorhersagen können, ist daher nicht so hoch wie gewünscht. Um strukturelle ESM-Fehler zu berücksichtigen, wird die Gruppe Techniken des Machine Learning - insbesondere systematische Bayes'sche Inferenz und Künstliche Neuronale Netze (KNNs) - weiterentwickeln, um hybride Modelle zu entwickeln, die ANNs mit physikalisch basierten ESMs kombinieren.
Was wir anbieten:
• Die Möglichkeit Teil einer interdisziplinären Arbeitsgruppe mit Verknüpfungen zu führenden internationalen Forschungseinrichtungen zu werden
• Teilnahme an internationalen Workshops und Konferenzen
• Ein stimulierendes Arbeitsumfeld in einer international anerkannten Universität

Aufgabengebiet:
Von den Kandidaten / Kandidatinnen wird erwartet, dass sie an folgenden Themen arbeiten
• Statistische Methoden (z.B. Methoden der Bayes’sche Inferenz wie Markov Chain Monte Carlo sampling), um Modelle variierender Komplexität zu kalibrieren, von konzeptionellen Erdsystemmodellen bis zu sogenannten „Earth system models of inter-mediate complexity“ (EMICs)
• Zeitreihenanalyse und Unsicherheitsquantifikation klimatischer Zeitreihen paleoklimatischer Proxy Archive, in denen abrupte Klimawechsel der Vergangenheit aufgezeichnet sind
• KNNs (z.B. Reservoir Computer) und andere Machine Learning Techniken zur semi-empirischen Modellierung relevanter physikalischer Prozesse im Erdsystem

Einstellungsvoraussetzungen:
Master Abschluss in theoretischer Physik oder Mathematik

Erwünscht:
• Exzellente Programmierkenntnisse in Python und intensive Erfahrung in der numerischen und statistischen Analyse simulierter und beobachteter Daten und Zeitreihen sind Voraussetzung
• sehr gute Kenntnisse der Theorie stochastischer dynamischer Systeme und von Methoden aus dem Bereich des Machine Learnings bzw. KNNs sind Voraussetzung
• Grundlegende Kenntnisse der Klimadynamik sind von Vorteil
• Bereitschaft im Kontext der Arbeit zu reisen (Projekt Treffen, Workshops, und For-schungsaufenthalte im In- und Ausland)
• sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift

Weitere Informationen erteilt Herr Dr. Niklas Boers (boers@pik-potsdam.de ).

Weitere Informationen

Bitte senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (inklusive Anschreiben, CV Publikationsliste, Kontaktdetails von zwei Gutachtern, Master / PhD Zeugnisse. Die Größe der Datei sollte 15 MB nicht überschreiten.) als eine PDF Datei elektronisch per E-Mail an Herrn Dr. Niklas Boers: boers@pik-potsdam.de .

Aus gegebenem Anlass und für die Zeit des Präsenznotbetriebes der Freien Universität Berlin bitten wir Sie, sich elektronisch per E-Mail zu bewerben. Die Bearbeitung einer postalischen Bewerbung kann nicht sichergestellt werden.

Freie Universität Berlin

Fachbereich Mathematik und Informatik

Institut für Mathematik

Herrn Dr. Niklas Boers

Arnimallee 3

14195 Berlin (Dahlem)

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber/in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden.

Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege von Seiten der Freien Universität Berlin keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann.

Stellenauschreibung vom: 05.04.2021