Research Assistant (Doctoral
student)
The University of Wuppertal is a dynamic and research-oriented campus university.
In accordance with its mission statement ‘Understanding, communicating, shaping’;
it faces the social challenges of science, education, culture, economics, society,
technology, and the environment. The university is an active member of networks in
the region as well as in national and international cooperations. About 24,500
people study, research, or work at 9 schools, research institutions or in university
administration.
The School of Mathematics and Natural Sciences, Professorship for Software in
Data-intensive Applications, invites applications.
Responsibilities And Duties
- Interdisciplinary work at the interface of computer science and mathematics with
applications in the context of molecular machine learning, within the thematic
scope of the project “Multi-fidelity, active learning strategies for exciton transfer in
cryptophyte antenna complexes” of the DFG Priority Programme “Molecular
Machine Learning”
- Development of novel machine learning methods for modeling molecular
properties, in particular regression models for bi-molecular properties.
- Collaboration in an international team working on related research questions in
machine learning, uncertainty quantification, and high-performance computing
with applications in the natural and engineering sciences.
- Teaching responsibilities (equivalent to 4 contact hours per week) and
supervision of student research and thesis projects
Professional And Personal Requirements
- Completed academic university degree (Master’s or equivalent) in a relevant
discipline (e.g., computer science, mathematics, physics, data science)
- Strong analytical skills in the context of machine learning and/or (numerical)
mathematics
- Excellent knowledge of a programming language (preferably Python or C/C++)
- Interest in developing novel bivariate methods in machine learning for molecular
property prediction within a relevant interdisciplinary application
- Ideally, experience with multipole methods, low-rank or tensor approximations
- Good command of English (working language within the team, international
collaboration)
- A competent, proactive personality with commitment and motivation
- Ability to work independently and enjoyment of teaching
- Successful completion of a scientific programming task within the thematic
context of the advertised position. Full details on the programming task can be
found at https://www.hpc.uni-wuppertal.de/de/peter-zaspel/challenge-in-bi-
molecular-machine-learning/
This is a qualification position in the sense of the Academic Fixed-Term Contract
Act (WissZeitVG), which serves to support a doctoral programme. The position is
temporary for the duration of the doctoral process, but initially up to 3 years. An
extension for the completion of the doctorate is possible within the time limits of the
WissZeitVG.
Start
01.10.2026
Duration
up to 3 years
Salary
E 13 Tv-L
Time
Full time (Part-time employment
is possible, please indicate in
your application whether you
would also or only be interested
in part-time employment.)
Reference Code
26181
Contact person
Mr Prof. Dr. Peter Zaspel
zaspel@uni-wuppertal.de
Applications via
stellenausschreibungen.uniwuppertal.de
Application deadline
27.07.2026
We Offer
Friendly working environment Occupational health management and University Sports
Flexible working hours and hybrid working Working in an international context
30 days of leave Large offer of continuing education courses
Family-friendly working conditions Company pension scheme
The University of Wuppertal is an equal opportunity employer. Applications from persons of any gender and persons with
dis abilities as well as persons with an equivalent status are highly welcome. In accordance with the Gender Equality Act of
North Rhine-Westphalia, women will be given preferential consideration unless there are compelling reasons in favour of
an applicant who is not female. The same applies to applications from disabled persons, who will be given preference in
the case of equal suitability.
Applications including all relevant credentials (motivation letter, CV, proof of successful graduation, job references, and if
applicable, evidence of a severe disability, ideally Bachelor/Master thesis – if available) as well as the mandatory
completion of a scientific programming task related to the thematic context of the advertised position. All details
regarding the programming task can be found at: https://www.hpc.uni-wuppertal.de/de/peter-zaspel/challenge-in-bi-
molecular-machine-learning/. Kindly note that incomplete applications will not be considered.
Wissenschaftliche*r
Mitarbeiter*in (Doktorand*in)
Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, forschungsorientierte
Campusuniversität. Getreu ihres Leitmotivs „Verstehen, Vermitteln, Gestalten“
widmet sie sich den großen gesellschaftlichen Herausforderungen in Wissenschaft,
Bildung, Kultur, Wirtschaft, Gesellschaft, Technik und Umwelt. Sie ist aktive
Partnerin in den Netzwerken der Region sowie in nationalen und internationalen
Kooperationen. Rund 24.500 Menschen studieren, forschen und arbeiten hier an
neun Fakultäten, in teils interdisziplinären Forschungseinrichtungen oder in der
Verwaltung.
In der Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften, Professur für Software für
Daten-intensive Anwendungen, suchen wir Unterstützung.
Ihre Aufgaben
- Interdisziplinäre Arbeit an der Schnittstelle von Informatik und Mathematik mit
Anwendungen im Kontext des molekularen maschinellen Lernens im
thematischen Umfeld des Projekts „Multi-Fidelity, Active Learning Strategien für
Exzitonen-Transfer in Antennenkomplexen von Cryptophyten“ des DFG
Schwerpunktprogramms „Molecular Machine Learning“
- Entwicklung neuartiger maschineller Lernverfahren zur Modellierung molekularer
Eigenschaften, insbesondere Regressionsmodelle zu bi-molekularen
Eigenschaften
- Kooperation in einem internationalen Team mit verwandten Forschungsfragen zu
maschinellem Lernen, Unsicherheitsquantifizierung und Hochleistungsrechnen
mit Anwendungen in den Natur- und Ingenieurswissenschaften
- Lehre (im Umfang von 4 LVS), Betreuung von Studien- und Abschlussarbeiten
Ihr Profil
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder
vergleichbar) in einer relevanten Disziplin (z.B. Informatik, Mathematik, Physik,
Data Science)
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten im Zusammenhang mit maschinellem
Lernen und/oder (numerischer) Mathematik
- Ausgezeichnete Kenntnisse einer Programmiersprache (vorzugsweise Python
oder C/C++)
- Interesse an der Entwicklung neuartiger bivariater Verfahren im maschinellen
Lernen für Eigenschaften von Molekülen in einer relevanten interdiziplinären
Anwendung
- Idealerweise Erfahrung im Bereich von Multipole-Verfahren, Niedrigrang- oder
Tensorapproximationen
- Gute Englischkenntnisse (Arbeitssprache im Team, internationale
Zusammenarbeit)
- Kompetente Persönlichkeit mit Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft
- Eigenverantwortliches Arbeiten und Freude an der Lehre
- Erfolgreiche Bearbeitung einer wissenschaftlichen Programmieraufgabe im
inhaltlichen Kontext der ausgeschriebenen Stelle. Alle Details zur
Programmieraufgabe finden sich unter https://www.hpc.uniwuppertal.de/de/peter-zaspel/challenge-in-bi-molecular-machine-learning/
Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des
Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines
Promotionsverfahrens dient. Die Stelle ist befristet für die Dauer des
Promotionsverfahrens, jedoch vorerst bis zu 3 Jahren, zu besetzen. Eine
Verlängerung zum Abschluss der Promotion ist innerhalb der Befristungsgrenzen
des WissZeitVG ggf. möglich.
Beginn
01.10.2026
Dauer
befristet bis zu 3 Jahren
Stellenwert
E 13 Tv-L
Umfang
Vollzeit (Teilzeit ist möglich,
bitte geben Sie bei der
Bewerbung an, ob Sie auch
bzw. nur an einer
Teilzeitbeschäftigung
interessiert wären)
Kennziffer
26181
Ansprechpartner
Herr Prof. Dr. Peter Zaspel
zaspel@uni-wuppertal.de
Bewerbungen über
stellenausschreibungen.uniwuppertal.de
Bewerbungsfrist
27.07.2026
Wir Bieten Ihnen
Kollegiales und wertschätzendes Miteinander Betriebliches Gesundheitsmanagement und UniSport
Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice Arbeiten in internationalem Kontext
30 Urlaubstage Großes Fort- und Weiterbildungsangebot
Familienfreundliche Arbeitsbedingungen Betriebliche Altersvorsorge
An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen
und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen
von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen gleichgestellten Personen
sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer
Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.
Bewerbungen umfassen neben allen notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen
Hochschulstudiums, Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung, idealerweise Bachelor/Master-Arbeit –
sofern verfügbar) sowie die verpflichtende Bearbeitung der wissenschaftlichen Programmieraufgabe im inhaltlichen
Kontext der ausgeschriebenen Stelle. Alle Details zur Programmieraufgabe finden sich unter https://www.hpc.uniwuppertal.de/de/peter-zaspel/challenge-in-bi-molecular-machine-learning/. Unvollständig eingereichte Bewerbungen
können nicht berücksichtigt werden!
Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte stellenausschreibungen.uni-wuppertal.de.