Promotionsstelle - Machine-Learning-Modellierung der Thermosphäre für VLEO-Satelliten (m/w/d) E-13, 75%
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- glichen Zeitpunkt ist eine Stelle als akademische*r Mitarbeiter*in (m/w/d) (E13 TV-L, 75%, Promotionsstelle) zunächst für 1 Jahr verfügbar, mit hoher Wahrscheinlich
Vollständige Stellenanzeige von SFB 1313 | University of Stuttgart
Promotionsstelle - Machine-Learning-Modellierung der Thermosphäre für VLEO-Satelliten (m/w/d) E-13, 75% - Stuttgart
Universität Stuttgart, Institut für Raumfahrtsysteme
Raum Stuttgart
Dein Job
Im Rahmen der Initiative Aerospace 2050 des Landes Baden-Württemberg ist am Institut für Raumfahrtsysteme (IRS) der Universität Stuttgart eine Promotionsstelle im Bereich Physik der oberen Erdatmosphäre zu besetzen. Satelliten in niedrigen und sehr niedrigen Erdorbits erfahren atmosphärischen Widerstand durch die Thermosphäre. Die thermosphärische Dichte kann sich durch solare und geomagnetische Aktivität deutlich verändern, was zu Unsicherheiten bei der Vorhersage des Satellitenwiderstands und der Umlaufbahn führt. Ziel des Promotionsprojekts ist es, Satellitendaten, numerische Simulationen und Methoden des maschinellen Lernens zu nutzen, um die Modellierung und Vorhersage der für den Betrieb von VLEO-Satelliten relevanten thermosphärischen Dichte zu verbessern. Das Projekt soll außerdem zu den Forschungsaktivitäten des CRC ATLAS beitragen.
Zum nächstmöglichen Zeitpunkt ist eine Stelle als akademische*r Mitarbeiter*in (m/w/d) (E13 TV-L, 75%, Promotionsstelle) zunächst für 1 Jahr verfügbar, mit hoher Wahrscheinlichkeit auf Verlängerung.
Ihre Aufgaben
- Beinhalten
- Analyse von Satellitendaten
- Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
- Entwicklung und Validierung von Machine-Learning-Modellen
- Durchführung und Auswertung numerischer Simulationen, beispielsweise mit TIE-GCM
- Wissenschaftliche Publikation und Präsentation der Forschungsergebnisse
Wir Erwarten Von Ihnen Folgendes Profil
- Masterabschluss in einem ingenieurwissenschaftlichen oder naturwissenschaftlichen Studium
- Kenntnisse in der Python-Programmierung
- Interesse an Machine Learning und Datenanalyse
- Interesse an einer wissenschaftlichen Weiterqualifizierung (Promotion)
Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit
Wir Bieten
- einen anspruchsvollen und abwechslungsreichen Arbeitsplatz
- spannende Einblicke in innovative Forschungsprojekte
- ein sehr gutes Arbeitsklima in einem internationalen Team
- Zuschuss zum Job Ticket BW, JobBike BW
- ein aktives betriebliches Gesundheitsmanagement sowie vielseitige Sportangebote des Hochschulsports
08.10.2026
Kontaktinformationen
Jun.-Prof. Dr. Artem Smirnov (smirnov@irs.uni-stuttgart.de)
Sonstige Hinweise
Wir als Universität Stuttgart fördern aktiv die Vielfalt unserer Mitarbeiter*innen. Wir haben es uns zum Ziel gesetzt, mehr Wissenschaftlerinnen zu gewinnen, mehr Menschen mit internationalem Hintergrund sowie mit Beeinträchtigung zu beschäftigen. Über entsprechende Bewerbungen freuen wir uns daher besonders. Unabhängig davon ist uns jede gute Bewerbung willkommen.
Bewerberinnen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung in Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, bevorzugt berücksichtigt. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Qualifikation vorrangig eingestellt.
Die Vereinbarkeit von Beruf und Familie, generell von Berufs- und Privatleben, unterstützen wir als zertifizierte familiengerechte Universität über unterschiedliche flexible Module. Wir haben ein mehrfach ausgezeichnetes betriebliches Gesundheitsmanagement und bieten unseren Beschäftigten vielfältige Weiterbildungen. Unsere Barrierefreiheit entwickeln wir kontinuierlich weiter. Internationale Wissenschaftler*innen betreut unser Welcome-Center beim Start in Stuttgart.
Informationen zum Umgang mit Bewerberdaten nach Art. 13 DS-GVO finden Sie unter: www.uni-stuttgart.de/datenschutz/bewerbung
Deine Benefits
- Flexible Arbeitszeiten
- Verkehrsmittelzuschuss
- Weiterbildung
- Gesundheitsangebote
- Homeoffice / Remote
- Betriebliche Altersvorsorge
- Moderne Arbeitsausstattung
Bereit?
Bewerbung wird direkt an SFB 1313 | University of Stuttgart übergeben — kein Konto nötig.