Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Doktorand/in oder Postdoc im Bereich Optimierung nachhaltiger Supply Chains Die Zukunft durch anwendungsorientierte Forschung gestalten

Weitere Informationen

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung des Beschäftigungsverhältnisses um mindestens ein Jahr ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle mit Dreiviertel der regelmäßigen Wochenarbeitszeit.
Es besteht die Option auf Erhöhung zu einer Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Unser Profil

Wir erweitern unser Team talentierter und motivierter Forscher/innen im Themenfeld nachhaltiger Supply Chains. Zu den Forschungsbereichen des Lehrstuhls für Operations Management in diesem Gebiet gehören unter anderem die Optimierung von Lieferketten für die Kreislaufwirtschaft und die Nachhaltigkeitsbewertung von Wertschöpfungsketten für erneuerbare Energieträger in Projekten wie FSC² - Integrated Fuel & Chemical Science Center. In unserem Team erwarten Sie spannende Aktivitäten in Forschung und Lehre.

Wir suchen talentierte und motivierte Wissenschaftler/innen mit Fachkenntnissen im Bereich der Optimierung nachhaltiger Supply Chains. Sie haben einen starken Hintergrund in Methoden wie Netzwerk- und Lieferkettenoptimierung, (Sustainable) Analytics und/oder Data Science. Sie setzen sich mit Leidenschaft dafür ein, positive ökologische Entwicklungen durch Forschung und Innovation zu fördern und begeistern sich für die Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen. Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen.

Ihr Profil

• Sie haben Ihr Studium (Master oder vergleichbar) in Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen, Operations Research, Management Science, Data Science, Mathematik, Supply Chain Management oder einem verwandten Fachgebiet mit sehr gutem Erfolg abgeschlossen.
• Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in datengetriebenen, analytischen und konzeptionellen Methoden der Modellierung und Optimierung von Prozessen und Wertschöpfungsnetzwerken und können interdisziplinäres Wissen aus den Wirtschafts-, Umwelt- und Ingenieurwissenschaften in die anwendungsorientierte Forschung integrieren.
• Idealerweise Kenntnisse in der Programmierung und Datenanalyse mit Tools wie Python, R, MATLAB oder ähnlichen.
• Sie arbeiten strukturiert und zuverlässig, zeigen ein hohes Maß an Motivation, Eigeninitiative und Engagement und können sowohl eigenständig als auch in interdisziplinären Teams arbeiten.
• Sehr gute Englischkenntnisse sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten runden Ihr Profil ab.

Ihre Aufgaben

• Innovative Forschung für nachhaltige Supply Chains durch die Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden wie Optimierung, Datenanalyse oder Maschinelles Lernen
• Präsentation der Ergebnisse im Rahmen von Projekttreffen und auf internationalen Konferenzen
• Aktive Zusammenarbeit mit interdisziplinären akademischen und industriellen Partnern
• Erstellung wissenschaftlicher Publikationen für internationale Fachzeitschriften (peer reviewed)
• Betreuung von studentischen Arbeiten und Unterstützung in der Lehre

Teilzeit-Informationen

Es besteht die Option auf Erhöhung zu einer Vollzeitstelle.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L