Job Description

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Wir sind die FAU



Karriere Personalentwicklung



Research assistant position in “PDE and Machine Learning” (m/f/d)

Ihr Arbeitsplatz



Research assistant position in “PDE and Machine Learning”



Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Germany



The “Chair for Dynamics, Control, Machine Learning, and Numerics – Alexander von Humboldt Professorship (



FAU DCN-AvH



)”, led by Prof. Enrique Zuazua



, invites applications for a research assistant position.

Wir haben einiges zu bieten:

unsere Benefits



Regelmäßiger Stufenanstieg und steigendes Gehalt nach Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) beziehungsweise Besoldung nach BayBesG sowie zusätzliche Jahressonderzahlung Urlaubsanspruch von 30 Tagen pro Kalenderjahr bei fünf Arbeitstagen pro Woche, mit zusätzlichen freien Tagen am 24. und 31. Dezember Betriebliche Altersversorgung sowie vermögenswirksame Leistungen Thorough onboarding process with a dedicated team Joint team activities Place of work within comfortable walking distance of public transport Family-friendly environment with childcare options, also during school holidays Flexible working hours A wide range of training courses and opportunities for professional development

Ihre Aufgaben



Position Details



Duration: Initially limited to up to two (2) years, with the possibility of extension. Starting Date: To be adapted to the availability of selected candidates (preferably on January 15, 2026). Salary: Competitive international annual gross salary following the German TV-L (A13 / E 13) scale. Location: The position is based in Erlangen, Bavaria, Germany.

While the primary focus is on research, collaboration with the Chair activity and mentoring is required. The position is funded by the state of Bavaria and comes with some teaching duties.



Ihr Profil



Your profile

Desirable background knowledge:

PhD in Applied Mathematics or Machine Learning High level/experience in Control and/or Machine Learning Proven experience in Partial Differential Equations and Numerical Analysis Computational skills to develop computational codes (Python and MATLAB) Ability to work independently and collaboratively in an international and interdisciplinary team Excellent knowledge of English (oral and written)

Stellenzusatz



Application Procedure

Application Deadline:

Interested candidates are invited to submit their applications via email to dcn-jobs[at]fau.de by January 7, 2026.

Applicants should provide the following information:

a) Cover Letter:

Brief description of the topic and results of your PhD thesis. Brief description of your previous postdoctoral activities (if applicable). Description of your expectations for the PhD/postdoctoral position in our research group.

b) Curriculum Vitae:

Including a list of publications and preprints.

c) Reference Information:

List of 2-3 professors (with contact information) who can provide a reference letter. Explain your connection to them. No recommendation letters are required at this stage.

d) Tentative Research Proposal:

One-page proposal aligned with the ERC CoDeFeL project research scope.

Please send a single PDF file (titled FAU_ERCassis2026_candidateNameLastname.pdf)



with the required information via email to dcn-jobs[at]fau.de with the following information



Subject of Email: FAU Assistant 2026

Applications will be reviewed on a rolling basis, and shortlisted candidates will be invited for an interview, either in person or online.

This call at FAU DCN-AvH's website:

dcn.nat.fau.eu



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Jetzt bewerben



Bewerbungsschluss



07.01.2026



Stellenbezeichnung



Research assistant position in “PDE and Machine Learning” (m/f/d)



Beschäftigungsbeginn



15.01.2026



Besoldungs-/Entgeltgruppe/Festbetrag



A13 E13



Beschäftigungsumfang



Vollzeit



Wochenarbeitszeit



40



### Befristung ja



Weitere Rahmenbedingungen



Beschäftigungsort



Cauerstraße 11 1

91058 Erlangen



Kontaktperson für weitere Informationen



Darlis Bracho Tudares

Tel.:

+49 9131 85-67133

Mobil:

dcn-jobs@fau.de



Wir bitten Sie, unsere Onlineplattform zu nutzen und von Bewerbungen auf dem Postweg oder per E-Mail abzusehen. Bewerbungen, die auf dem Postweg bei uns eingehen, werden nach Abschluss des Verfahrens nicht zurückgesendet.



Wegen der im Zusammenhang mit dem Bewerbungsverfahren zu erhebenden personenbezogenen Daten bitten wir Sie, unsere Informationen nach Art. 13 und 14 Datenschutzgrundverordnung unter



www.fau.de



zu beachten. Die FAU versteht sich als moderner, weltoffener und familienfreundlicher Arbeitgeber. Wir begrüßen Ihre Bewerbung unabhängig von Ihrem Alter, Ihrem Geschlecht, Ihrer kulturellen und sozialen Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung oder sexuellen Identität. Haben Sie eine Schwerbehinderung oder sind schwerbehinderten Personen gleichgestellt, so berücksichtigen wir Sie bei wesentlich gleicher Eignung, Leistung und Befähigung bevorzugt. Gerne können Sie bei uns in Teilzeit arbeiten, wenn durch Job-Sharing eine vollumfängliche Wahrnehmung des Aufgabenbereichs gewährleistet ist.

Bei Wunsch können Sie eine Person der Gleichstellung zum Bewerbungsgespräch hinzuziehen, ohne dass dadurch Nachteile für Sie entstehen.



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