wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) im Bereich Reinforcementlearning-basierter Simulation

An der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg ist am Lehrstuhl für Produktionsinformatik (Prof. Dr.-Ing. Johannes Schilp) zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als

• wissenschaftliche Mitarbeiterin / wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)
• im Bereich Reinforcementlearning-basierter Simulation von Montagereihenfolgen

Die Stelle ist im Umfang der regelmäßigen Arbeitszeit in einem auf zunächst 1 Jahre befristeten Beschäftigungsverhältnis  zu besetzen. Eine befristete Weiterbeschäftigung im Rahmen der wissenschaftlichen Weiterqualifikation ist bei Vorliegen der entsprechenden Voraussetzungen vorgesehen. Die Stelle ist teilzeitfähig. Bei Vorliegen der persönlichen sowie tariflichen Voraussetzungen erfolgt die Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-L.

In Ihrer wissenschaftlichen Arbeit mit dem Ziel der Promotion profitieren Sie von der engen Verzahnung innovativer Forschung mit zukunftsorientierten Praxisprojekten und attraktiven Lehrangeboten in der Produktionsinformatik.

Aufgaben 

• •Simulation physikalischer und produktionstechnischer Fragestellungen im produktionsnahen Umfeld, insbesondere in den Bereichen der Montage und Montagetechnik, Automatisierungstechnik, Robotik und vernetzten Produktion
• •Entwicklung, Implementierung und Bewertung von Verfahren zur automatisierten Ermittlung und Optimierung von Montagereihenfolgen
• •Analyse, Anwendung und Weiterentwicklung von Reinforcement-Learning-Methoden für Montageprozesse
• •Vorbereitung und Durchführung von vorlesungsbegleitenden Übungen und Praktika im Bachelor- und Masterstudium sowie Betreuung von Seminar- und Abschlussarbeiten
• •Bearbeitung von F&E-Projekten mit Industriepartnern
• •Mitarbeit in der regulären Lehrstuhlorganisation
• •Zielgerichtete eigene Qualifikation mit dem Ziel der Promotion

Wir bieten: 

• •§ eine abwechslungsreiche und anspruchsvolle wissenschaftliche Tätigkeit in einem industrienahen und internationalen Umfeld,
• •§ die Integration in ein Team in einem sehr gut ausgestatteten Arbeitsumfeld,
• •§ eine sorgfältige Einarbeitung und aktive Unterstützung bei eigenen Forschungsvorhaben,
• •§ die Mitwirkung an aktuellen Fragestellungen der Produktionstechnik und -informatik und
• •§ die Möglichkeit zur Teilnahme an Kursen, Workshops und Konferenzen zur eigenen kontinuierlichen Weiterbildung und Vernetzung in der Wissenschaft

Wir erwarten: 

• •§ ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in Wirtschaftsinformatik oder Wirtschaftsingenieurwesen
• •§ Erste Erfahrungen im universitären Umfeld und der Forschung, beispielsweise als Wissenschaftliche Hilfskraft
• •§ Freude an Wissenschaft und an der Vermittlung von Wissen, analytische Fähigkeiten, kreatives Denken sowie Leistungsbereitschaft
• •§ Fundierte Kenntnisse in den Bereichen Simulation technischer, produktionstechnischer und physikalischer Systeme sowie der Produktions- und Montagetechnik
• •§ Tiefgehende Kenntnisse in Reinforcement Learning
• •§ Sehr gute Kenntnisse von Python und MuJoCo
• •Vertiefte Kenntnisse in produktionsnahen Prozessen mit neuen Technologien wie AR/VR
• •§ Team- und Kommunikationsfähigkeit sowie zielstrebige und selbstständige Arbeitsweise
• •§ Promotion als Ihr fachliches und persönliches Entwicklungsziel

Die erforderliche Qualifikation ist bereits in den Bewerbungsunterlagen durch entsprechende Zeugnisse nachzuweisen.

Die Universität Augsburg fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen. Frauen werden ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Die Universität Augsburg setzt sich besonders für die Vereinbarkeit von Familie und Erwerbsleben ein. Für mehr Informationen wenden Sie sich bitte an die [Beauftragte für die Gleichstellung von Frauen in Wissenschaft und Kunst ]()der Fakultät. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber (m/w/d) werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt.

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit Lebenslauf und Notenübersicht in einem einzigen PDF-Dokument bis zum

19. Oktober 2026

per E-Mail an das Lehrstuhlsekretariat ([email protected]).

Sollten Sie erst in einigen Monaten Ihr Studium beendet haben, können Sie sich gern auch mehrere Monate vor Ihrem Abschluss bewerben. Bitte geben Sie dann das voraussichtliche Datum Ihres Abschlusses an.

Bei Fragen steht Ihnen Herr Prof. Dr.-Ing. Johannes Schilp (über [email protected]) gern zur Verfügung.