Befristete Vollzeitstelle Wiss. Mitarbeiter (m/w/d)

Es betreibt einen der schnellsten Supercomputer der Welt und bietet Universitäten und Forschungseinrichtungen als auch industriellen Partnern die Nutzung von Höchstleistungsrechnern an. Weiterhin nimmt das HLRS in den Forschungsbereichen Paralleles Rechnen, Cloud Computing sowie Big Data und Künstliche Intelligenz weltweit eine Spitzenposition ein und ist maßgeblich an internationalen und nationalen Forschungsprojekten beteiligt.
Darüber hinaus ist das HLRS weltweit führend in den Bereichen Ingenieurwesen und globale Systemwissenschaften. Wissenschaftler am HLRS erforschen neue Technologien wie Künstliche Intelligenz, Cloud Computing und Quantencomputing.

Für das Projekt Simulierte Welten Phase 5 in der Abteilung Training and Scalable Algorithms (TASC) des HLRS suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine:n

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in
(im Projekt Simulierte Welten
Das Projekt Simulierte Welten wird am HLRS koordiniert und mit weiteren Projektpartnern am Scientific Computing Center des Karlsruher Instituts für Technologie (SCC des KIT), der Universität Ulm und der Pädagogischen Hochschule Ludwigsburg gestaltet. Simulierte Welten hat sich zum Ziel gesetzt, die Themen Simulation, künstliche Intelligenz, mathematische Modellierung und Höchstleistungsrechnen an Schulen zu bringen. Dafür wurden Angebote ausgearbeitet, wie Doppelstunden, Projekttage, Projektwochen, Förderstipendien, BOGY-Praktika, Fortbildungen für Lehrkräfte oder Vorträge für die interessierte Öffentlichkeit. Darüber hinaus werden laufend neue Unterrichtsangebote ausgearbeitet und diese an Schulen in Baden-Württemberg durchgeführt.

Leitung und Durchführung der Angebote am HLRS, Leitung von Hilfskräften und Team- Mitgliedern im Projekt
Entwicklung und Forschung im Themenbereich mathematische Modellierung, Simulation, parallele Programmierung oder künstliche Intelligenz
Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Ingenieurs- und Naturwissenschaften oder Sozialwissenschaften oder abgeschlossenes Lehramtsstudium mit Fach Mathematik und/oder Informatik

Erfahrungen im Unterrichten von Kindern und Jugendlichen erwünscht
Programmierkenntnisse wenigstens einer etablierten Programmiersprache (z. B. Python, C/C++, Fortran, Java oder Julia) von Vorteil
Sie arbeiten sowohl gerne im Team als auch selbstständig
Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1), Englisch handlungsfähig (mind. Ein professionelles Arbeitsumfeld in einem freundlichen, hochmotivierten und kollegialen Team.
Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub (zzgl. Die Möglichkeit Remote zu arbeiten bis zu 60 % (ortsunabhängiges Arbeiten); Arbeitsplatz ist das HLRS der Universität Stuttgart.
Fortbildungsmöglichkeiten mit einem großen Trainingsangebot am HLRS und der Universität Stuttgart (Personalentwicklung, Hochschulsport).
Soziale Leistungen des öffentlichen Dienstes und ein Zuschuss für den öffentlichen Personennahverkehr.


Die Stelle ist befristet bis zum Projektende 31.Die Universität Stuttgart möchte den Anteil von Frauen im wissenschaftlichen/wissenschaftsunterstützenden Bereich erhöhen und ist deshalb an Bewerbung von Frauen besonders interessiert. Vollzeitstellen sind grundsätzlich teilbar. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt. Die Einstellung der wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen erfolgt durch die Zentrale Verwaltung der Universität Stuttgart (Rektoramt).
Leitung und Durchführung der Angebote am HLRS, Leitung von Hilfskräften und Team- Mitgliedern im Projekt
Entwicklung und Forschung im Themenbereich mathematische Modellierung, Simulation, parallele Programmierung oder künstliche Intelligenz
Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Ingenieurs- und Naturwissenschaften oder Sozialwissenschaften oder abgeschlossenes Lehramtsstudium mit Fach Mathematik und/oder Informatik
Erfahrungen im Unterrichten von Kindern und Jugendlichen erwünscht
Programmierkenntnisse wenigstens einer etablierten Programmiersprache (z. B. Python, C/C++, Fortran, Java oder Julia) von Vorteil
Sie arbeiten sowohl gerne im Team als auch selbstständig
Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1), Englisch handlungsfähig (mind.