Offene Stellen
Sind Sie an einer Mitarbeit in unserem Team interessiert? Das sind ausgezeichnete Neuigkeiten! Wir heißen Ihre Bewerbung in jeder Karrierephase willkommen. Ganz gleich, ob Sie eine Stelle als studentische Hilfskraft, Doktorand oder Postdoktorand anstreben, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.
Sie passen hervorragend in die Gruppe, wenn Sie sich begeistern können für
- die Entwicklung neuer Methoden der angewandten Mathematik und den Datenwissenschaften
- die Umsetzung theoretischer Modelle und Methoden in wiederverwendbare und leistungsfähige Softwaretools
- die Anwendung moderner Methoden und Werkzeugen auf reale Probleme, z. B. aus der Medizin oder den Klimawissenschaften
Abschlussarbeiten
Für Studierende, die sich für Themen an den Schnittstellen von angewandter Mathematik, maschinellem Lernen in Verbindung mit simulationsbasierten Methoden und Informatik interessieren, bieten wir eine Vielzahl von spannenden Abschlussarbeiten an. Eine Auswahl an konkreten Abschlussarbeiten ist unten regelmäßig aufgeführt. Wir bieten aber auch andere Themen an und ermutigen Studierende, eigene Ideen für mögliche Abschlussarbeiten in diesen Bereichen vorzuschlagen.
| Thema | Kontaktperson |
|---|---|
| J. Borodavka | |
| Is Gaussian process regression robust under weakly perturbed data? | J. Borodavka |
Wenn Sie Ihre Abschlussarbeit bei uns durchführen möchten, senden Sie eine E-Mail an Tenure-Track-Prof. Dr. Krumscheid oder die oben genannte Kontaktperson. Bitte teilen Sie uns Ihre Interessen und Ihren Hintergrund mit.
Abgeschlossene Abschlussarbeiten
| Type | Titel | Betreuer |
|---|---|---|
| M.Sc. | Monte Carlo and Multi Level Monte Carlo Methods for Stochastic Elliptic Multiscale PDEs | S. Krumscheid |
| M.Sc. | Prior Fields for the Inverse Problem of Cardiac Electrophysiology | S. Krumscheid und M. Kruse |
| B.Sc. | Konsensbasierte Optimierung zur Hyperparameteroptimierung bei neuronalen Netzen | S. Krumscheid |
| B.Sc. | Inference for Differential Equations via Probabilistic Numerics | S. Krumscheid |
| M.Sc. | Explainable Hybrid Methods for Quality Assurance in End-of-Line Battery Testing | S. Krumscheid |
| M.Sc. | Derivative Informed Learning of High-Dimensional Parametric Maps Induced by PDEs with Reduced Hessian Informed Neural Operators | S. Krumscheid und M. Kruse |
| B.Sc. | Stochastic optimal control problems of a diesel generator in a microgrid | S. Krumscheid |
| B.Sc. | Transport Maps: Sampling via optimal measure transport | S. Krumscheid |
| M.Sc. | Polynomial Regression with Reduced Computational Cost: A Multilevel Least Squares approach | S. Krumscheid |