Die Universität Rostock bietet Ihnen eine vielfältige, abwechslungsreiche und anspruchsvolle Tätigkeit in einer traditionsbewussten, aber dennoch innovativen, modernen und familienfreundlichen Hochschule in einer lebendigen Stadt am Meer.

An der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät, Institut für Mathematik, Lehrstuhl für Optimierung besetzen wir vorbehaltlich der Mittelzuweisung zum 01.04.2026 befristet für die Dauer des Projektes SPOC-AI-M³ bis 31.07.2027 die folgende Stelle:

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) - Mathematik

**Startdatum **zum 01.04.2026

**Arbeitszeit **Vollzeit

**Entgelt **Entgeltgruppe 13 TV-L

**Standort **Campus Ulmenstraße

**Ausschreibungsnummer **P 24/2026

**Befristung **befristet bis 31.07.2027

**Bewerbungsfrist **25.02.2026

FÜR WEITERE AUSKÜNFTE STEHEN WIR IHNEN ZUR VERFÜGUNG:

Personalservice:

Lisa Malke Tel.-Nr.: 0381/498-1281 E-Mail: lisa.malke@uni-rostock.de (muster@uni-rostock.de)

Fachbereich:

Dr. Tobias Strauß Tel.-Nr.: 0381/498-6633 E-Mail: tobias.strauss@uni-rostock.de (tobias.strauss@uni-rostock.de)

DAS SIND IHRE AUFGABEN:

• Entwickeln und Weiterführen der theoretischen Grundlagen im Bereich der mathematischen Modellierung und des maschinellen Lernens
• Implementieren und Erproben von Algorithmen und Testszenarien zur Rekonstruktion und zum maschinellen lernen im Rahmen des Gesamtprojekts
• Mitwirken bei der Organisation und Durchführung von wissenschaftlichen Veranstaltungen
• Unterstützen bei wissenschaftsorganisatorischen Aufgaben (Studienorganisation, Gremienarbeit)
• Vorbereiten, Abnehmen und Korrigieren von wissenschaftlichen Prüfungsleistungen der Studierenden
• Publizieren der Forschungsergebnisse

DAMIT PASSEN SIE ZU UNS:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Staatsexamen, Diplom, Master oder vergleichbarer Abschluss) in Mathematik, Informatik oder eng verwandten Fachrichtungen mit mindestens gutem Ergebnis
• einschlägige Erfahrungen mit Python sowie gängigen Machine Learning Bibliotheken und Anwendung / Training von neuronalen Netzen speziell LLMs
• Kenntnisse in Maschinellem Lernen, wünschenswert sind Erfahrungen im Bereich Explainable Al
• sichere Kenntnisse der deutschen Sprache, anwendungsbereite Kenntnisse der englischen Sprache

WIR ALS ARBEITGEBER:

Chancengleichheit ist uns wichtig. Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter oder gleichgestellter Menschen sind uns willkommen. Wir streben eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Forschung und Lehre an und bestärken deshalb einschlägig qualifizierte Frauen sich zu bewerben. Bewerbungen von Menschen anderer Nationalitäten oder mit Migrationshintergrund begrüßen wir.

WIR BIETEN IHNEN: Flexible Arbeitszeit 30 Tage

Jahresurlaub Jahressonderzahlung/

Betriebliche Altersvorsorge Familienbüro Gesundheitsmanagement

& Hochschulsport Welcome Center Weiterbildungsmöglichkeiten

(IT, Sprachen, berufliche Weiterbildung) Mobiles Arbeiten Karriereberatung für

Nachwuchswissenschaftler/innen Fahrradl

Bereitgestellt in Kooperation mit der Bundesagentur für Arbeit.