Erstellt am 25. Juli 2026
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in mit Abschluss M. Sc./M. Eng. der Fachrichtungen Lebensmitteltechnologie, Verfahrenstechnik, Data Science oder Informatik oder vergleichbare (m/w/d).
Technische Universität München
München, Bavaria 80333, Germany
Vollzeit
Reference: 1114345016
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in mit Abschluss M. Sc./M. Eng. der Fachrichtungen Lebensmitteltechnologie, Verfahrenstechnik, Data Science oder Informatik oder vergleichbare (m/w/d).
24.07.2026, Academic staff
Wir suchen für unser Team zum nächstmöglichen Zeitpunkt (Herbst 2026) eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in mit Abschluss M. Sc./M. Eng. der Fachrichtungen Lebensmitteltechnologie, Verfahrenstechnik, Data Science, Informatik oder vergleichbare (m/w/d).
Über uns
Die Arbeitsgruppe BioPAT und Digitalisierung am Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie beschäftigt sich mit Fragestellungen aus den Bereichen PAT-Technologien, Bioprozessanalyse, Chemometrie, künstlicher Intelligenz, Softsensoren und Prozesssensorik. In Kooperation mit der AG Getreidetechnologie und -verfahrenstechnik ergibt sich ein interdisziplinäres Expertenteam, welches die Forschungsfelder Getreideanalytik, Backwarenherstellung und Prozessmodellierung bearbeitet. Die vereinte Expertise der beiden Forschungsgruppen am Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie bietet einen hervorragenden Nährboden für produktives interdisziplinäres Arbeiten mit hoher Praxisrelevanz.
Wir bieten
Gestaltungsfreiraum - Wissensaufbau - Industriekontakt - Junges und kreatives Team - Interdisziplinäres Arbeiten
Ihre Aufgaben
• Eigenständigkeit und wissenschaftliches Arbeiten
• Projektmanagement
• Veröffentlichung der wissenschaftlichen Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und auf Konferenzen
• Mitarbeit bei den Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls und bei der Drittmittelakquise
• Ziel ist die Promotion
Promotionsthema:
Entwicklung eines interkorrelierten Prozessmodells für die Backwarenherstellung
Die Weizenqualität unterliegt aufgrund von legislativen und klimatischen Änderungen zuletzt einer steigenden Zahl an Herausforderungen. Unstete und inhomogene Mehlqualitäten fordern stetige Anpassung der Verarbeitungsprozesse. Angesichts des zunehmenden Drucks zur Steigerung der Ressourceneffizienz sowie des gleichzeitigen Fachkräftemangels gewinnen Digitalisierungskonzepte wie Digitale Zwillinge (Digital Twins, DT) zunehmend an Bedeutung. Ein DT ist dabei ein virtuelles Modell eines realen Objekts, Prozesses oder Systems und nutzt Daten von Sensoren und anderen Quellen, um ein physisches System mittels Prozessmodellen (PM) präzise abzubilden. Die isolierte Nutzung von PM ist bei mehrstufigen Verarbeitungsprozessen jedoch nicht zielführend, da Interdependenzen und Wechselwirkungen bestehen. Deshalb schlägt dieses Projekt ein Konzept für DT für die Teigbereitung und -verarbeitung vor, das die PM der einzelnen Verarbeitungsschritte mit der Rezeptur verknüpft und somit eine ganzheitliche Prozessüberwachung und -kontrolle ermöglicht. Ziel ist es, auf Variationen des Proteingehalts durch aufeinander abgestimmte rezeptur- und prozessseitige Anpassung so reagieren zu können, dass konstant hochqualitative Backwaren hergestellt werden. Dies wird durch die Entwicklung eines DT mit interkorrelierten PM umgesetzt, welcher sich von der Mehlcharakterisierung über den Knetprozess bis zur Gare erstreckt.
Die Anstellung erfolgt zunächst in Teilzeit (50 %) mit einem definierten Entwicklungsplan zur Erhöhung. Die Beschäftigung erfolgt mit entsprechender Vergütung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.
Die TU München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, qualifizierte Frauen werden deshalb nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Personen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Anforderungen
• Abgeschlossenes Universitäts- oder Hochschulstudium
• Fähigkeit und Interesse an analytischem, kreativem und interdisziplinärem Denken
• Grundkenntnisse der Datenanalyse und Statistik
• Programmierkenntnisse in Python
• Grundkenntnisse im Umgang mit relationalen Datenbanken (SQL)
• Interesse an künstlicher Intelligenz, Soft Sensoren und Prozessmodellen
• Hoher Anteil an Eigeninitiative und Engagement
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Teamfähigkeit und Kommunikationsvermögen
Bitte senden Sie Ihre schriftlichen, aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen bis zum 31.08.2026 unter Angabe des Stichworts "Dough Precision" an: Technische Universität München, Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie, Weihenstephaner Steig 20, 85354 Freising
Bei Fragen zögern Sie nicht uns zu kontaktieren: [email protected]
(Bei einer Mail-Bewerbung bitten wir Sie, die Unterlagen in einer einzigen pdf-Datei gesammelt zu schicken.)
The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.
Data Protection Information:
When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.
Kontakt: [email protected]
24.07.2026, Academic staff
Wir suchen für unser Team zum nächstmöglichen Zeitpunkt (Herbst 2026) eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in mit Abschluss M. Sc./M. Eng. der Fachrichtungen Lebensmitteltechnologie, Verfahrenstechnik, Data Science, Informatik oder vergleichbare (m/w/d).
Über uns
Die Arbeitsgruppe BioPAT und Digitalisierung am Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie beschäftigt sich mit Fragestellungen aus den Bereichen PAT-Technologien, Bioprozessanalyse, Chemometrie, künstlicher Intelligenz, Softsensoren und Prozesssensorik. In Kooperation mit der AG Getreidetechnologie und -verfahrenstechnik ergibt sich ein interdisziplinäres Expertenteam, welches die Forschungsfelder Getreideanalytik, Backwarenherstellung und Prozessmodellierung bearbeitet. Die vereinte Expertise der beiden Forschungsgruppen am Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie bietet einen hervorragenden Nährboden für produktives interdisziplinäres Arbeiten mit hoher Praxisrelevanz.
Wir bieten
Gestaltungsfreiraum - Wissensaufbau - Industriekontakt - Junges und kreatives Team - Interdisziplinäres Arbeiten
Ihre Aufgaben
• Eigenständigkeit und wissenschaftliches Arbeiten
• Projektmanagement
• Veröffentlichung der wissenschaftlichen Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und auf Konferenzen
• Mitarbeit bei den Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls und bei der Drittmittelakquise
• Ziel ist die Promotion
Promotionsthema:
Entwicklung eines interkorrelierten Prozessmodells für die Backwarenherstellung
Die Weizenqualität unterliegt aufgrund von legislativen und klimatischen Änderungen zuletzt einer steigenden Zahl an Herausforderungen. Unstete und inhomogene Mehlqualitäten fordern stetige Anpassung der Verarbeitungsprozesse. Angesichts des zunehmenden Drucks zur Steigerung der Ressourceneffizienz sowie des gleichzeitigen Fachkräftemangels gewinnen Digitalisierungskonzepte wie Digitale Zwillinge (Digital Twins, DT) zunehmend an Bedeutung. Ein DT ist dabei ein virtuelles Modell eines realen Objekts, Prozesses oder Systems und nutzt Daten von Sensoren und anderen Quellen, um ein physisches System mittels Prozessmodellen (PM) präzise abzubilden. Die isolierte Nutzung von PM ist bei mehrstufigen Verarbeitungsprozessen jedoch nicht zielführend, da Interdependenzen und Wechselwirkungen bestehen. Deshalb schlägt dieses Projekt ein Konzept für DT für die Teigbereitung und -verarbeitung vor, das die PM der einzelnen Verarbeitungsschritte mit der Rezeptur verknüpft und somit eine ganzheitliche Prozessüberwachung und -kontrolle ermöglicht. Ziel ist es, auf Variationen des Proteingehalts durch aufeinander abgestimmte rezeptur- und prozessseitige Anpassung so reagieren zu können, dass konstant hochqualitative Backwaren hergestellt werden. Dies wird durch die Entwicklung eines DT mit interkorrelierten PM umgesetzt, welcher sich von der Mehlcharakterisierung über den Knetprozess bis zur Gare erstreckt.
Die Anstellung erfolgt zunächst in Teilzeit (50 %) mit einem definierten Entwicklungsplan zur Erhöhung. Die Beschäftigung erfolgt mit entsprechender Vergütung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.
Die TU München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, qualifizierte Frauen werden deshalb nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Personen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Anforderungen
• Abgeschlossenes Universitäts- oder Hochschulstudium
• Fähigkeit und Interesse an analytischem, kreativem und interdisziplinärem Denken
• Grundkenntnisse der Datenanalyse und Statistik
• Programmierkenntnisse in Python
• Grundkenntnisse im Umgang mit relationalen Datenbanken (SQL)
• Interesse an künstlicher Intelligenz, Soft Sensoren und Prozessmodellen
• Hoher Anteil an Eigeninitiative und Engagement
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Teamfähigkeit und Kommunikationsvermögen
Bitte senden Sie Ihre schriftlichen, aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen bis zum 31.08.2026 unter Angabe des Stichworts "Dough Precision" an: Technische Universität München, Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie, Weihenstephaner Steig 20, 85354 Freising
Bei Fragen zögern Sie nicht uns zu kontaktieren: [email protected]
(Bei einer Mail-Bewerbung bitten wir Sie, die Unterlagen in einer einzigen pdf-Datei gesammelt zu schicken.)
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Data Protection Information:
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