Das erwartet dich

Mit Ihrer Arbeit leisten Sie einen entscheidenden Beitrag, um Entscheidungsprozesse zur Ressourcen-Allokation im Resilienz- und Krisenmanagement zu optimieren. Du erforschen Methoden zur Analyse und Modellierung aller für den Optimierungsprozess relevanter Systemeigenschaften und zur Optimierung der Allokation essentieller Ressourcen. Sie entwickeln diese Methoden weiter und bringen sie zur Anwendung. Dabei berücksichtigen Sie auch die unterschiedlichen Formen der Unsicherheiten, beispielsweise bezüglich der Verlässlichkeit von Informationen oder bezüglich des Verlaufs von Krisenszenarien, und deren Auswirkungen auf die Bestimmung einer optimalen Lösung. 

Deine Aufgaben

Die Stelle umfasst folgende wissenschaftliche und entwicklungsbezogene Tätigkeiten:

• Identifikation, Analyse und Weiterentwicklung von Methoden zur Optimierung von Ressourcen-Allokationen unter den folgenden Randbedingungen:
• Berücksichtigung von unterschiedlichen Zielsetzungen hinsichtlich einer strategisch-langfristigen oder einer taktisch-kurzfristigen Entscheidung bezüglich der Ressourcen-Allokation
• Auswahl von Modellierungsansätzen in Abhängigkeit der zur Verfügung stehenden Informationen über das System und die Zielsetzung
• Untersuchung der Anwendungsmöglichkeiten verschiedener Ansätze zur Berücksichtigung von Unsicherheiten oder des teils sequentiellen Charakters von Entscheidungen
• Kommunikation der erzielten Ergebnisse im Aufgabengebiet in Form von Publikationen in Fachzeitschriften und Präsentationen auf nationalen sowie internationalen Konferenzen
• Koordination von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben

Das bringst du mit

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) der Naturwissenschaften (z.B. Mathematik, Physik), der Ingenieurswissenschaften, der Informatik oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge.
• Gute Fachkenntnisse in einem dem Operations Research zuzurechnenden Gebiet, wie der mathematischen Optimierung, der Kontrolltheorie oder auch einem Gebiet aus dem Bereich der Entscheidungstheorie, wie sequentiellen Entscheidungsprozessen (sequential decision making) oder Markov-Entscheidungsproblemen
• Erfahrungen in der Modellierung und Simulation komplexer oder stochastischer Systeme, z.B. mittels probabilistischer Modelle
• Hervorragendes mündliches und schriftliches Ausdrucksvermögen sowie verhandlungssichere Englischkenntnisse
• Ausgeprägte Kommunikations- und Kooperationsbereitschaft sowie Teamfähigkeit