Lehrstuhl für Maschinelles Lernen

v.l.: Dr. Markus Schmitt, Laura Pietschmann, Dr. Jonas Rigo (Postdoc),
Mohammad Abedi (M.Sc.), Wladislaw Krinitsin (M.Sc.), Dr. Kata Vuk (Postdoc),
Nicolas Ihlo (M.Sc.), Francesca de Franco (M.Sc.), Prof. Dr. Merle Behr
n.a.: Benedikt Fröhlich (M.Sc), Alison Durst (SHK)

Prof. Dr. rer. nat. Merle Behr

Lehrstuhlinhaberin

Tel.:   +49 941 943-68510
Email: merle.behr@ur.de

Bajuwarenstraße 4
Raum 516
93053 Regensburg
Website: merlebehr.org

Dr. rer. nat. Markus Schmitt

Akademischer Oberrat
Helmholtz Young Investigator Group 
Machine Leaning for Quantum Technology

Tel.:   +49 941 943-68523
Email: markus.schmitt@ur.de

Bajuwarenstraße 4
Raum 517
                                93053 Regensburg
                                Website: www.computational-quantum.science

Laura Pietschmann

Sekretariat

Tel.:   +49 941 943-68508
Email: sekretariat.behr@ur.de

Bajuwarenstraße 4
Raum 515
93053 Regensburg

Offene Stellen

Studentische Hilfskraft im Bereich Maschinelles Lernen und Quantenwissenschaften

Wir suchen derzeit eine engagierte studentische Hilfskraft zur Unterstützung unserer Computational Quantum Science Forschungsgruppe (www.computational-quantum.science).

Die Hauptaufgaben liegen in der Programmierung und in der Durchführung explorativer Studien im Bereich des maschinellen Lernens für die Quantenwissenschaft.

Anforderungen:
- Solide Programmierkenntnisse in Python oder Julia
- Grundkenntnisse in Quantenmechanik und statistischer Physik
- Idealerweise Grundkenntnisse des maschinellen Lernens, insbesondere künstlicher neuronaler Netze
- Interesse daran, mehr über die oben genannten Themen zu lernen
- Fähigkeit zu selbständigem Arbeiten
- Motivation zur Arbeit in einem internationalen Forschungsteam
- Immatrikulation an der Universität Regensburg

Wenn Sie an dieser Stelle interessiert sind kontaktieren Sie den Gruppenleiter Markus Schmitt per E-Mail (markus.schmitt@ur.de).

Bitte fügen Sie ein aktuelles Zeugnis/Transcript of Records bei und skizzieren Sie kurz, wie Sie zu der ausgeschriebenen Stelle passen.

Weitere Informationen

Merle Behr ist zum 1. Oktober 2022 auf den Lehrstuhl für Maschinelles Lernen an der neuen Fakultät für Informatik und Data Science berufen worden.
Die Webseite des Lehrstuhls befindet sich derzeit im Aufbau.
Bis zur Fertigstellung finden Sie weitere Informationen auf merlebehr.org.

Informationen zur Helmholtz Young Investigator Group - Machine Leaning for Quantum Technology finden Sie auf www.computational-quantum.science