Akademische​/r Assistent​/-in; m​/w​/d​/x

An der Fakultät für Physik und Erdsystemwissenschaften, Institut für Theoretische Physik, Arbeitsgruppe Statistische Physik ist folgende Stelle zu besetzen:

Stellenausschreibung vom 13.10.2026
· Kennziffer 135/2026

Entgeltgruppe 13 TV- L / Besoldungsgruppe W 1

3 Jahre*

100 % einer Vollbeschäftigung

1. Januar 2027

* Die Stelle ist befristet für zunächst 3 Jahre aufgrund der Qualifizierungsplanung, mit möglicher Verlängerung um weitere 3 Jahre.

Die 1409 gegründete Universität Leipzig gehört zu den großen, forschungsstarken und medizinführenden Universitäten in Deutschland. Mit ihren rund 30.000 Studierenden und mehr als 5.000 Beschäftigten in 14 Fakultäten prägt sie das Leben in der pulsierenden und weltoffenen Stadt Leipzig. Die Universität Leipzig bietet ein dynamisches und international geprägtes Arbeitsumfeld sowie attraktive und vielfältige Arbeitsmöglichkeiten in Forschung, Lehre, Transfer, Infrastruktur und Verwaltung.

Die Arbeitsgruppe Statistische Physik untersucht komplexe Vielteilchen- und Lernsysteme mit analytischen und numerischen Methoden. Ein Schwerpunkt liegt auf der statistischen Physik neuronaler Netze und moderner Lernarchitekturen - von stochastischer Optimierungsdynamik und Verlustlandschaften bis zu lösbaren Modellen von Klassifikation und Transformer-Lernen.

• eigene zusätzliche wissenschaftliche Qualifikation (Habilitation)
• eigenständige Forschung zur statistischen Physik des Lernens in tiefen neuronalen Netzen und verwandten Problemen in hoher Dimension
• Entwicklung und Anwendung analytischer und numerischer Methoden zur Lern- und Optimierungsdynamik, insbesondere zu stochastischen Gradientenverfahren, Rauschkorrelationen, Verlustlandschaften, Hesse-Spektren und Symmetrien
• Untersuchung lösbarer Modelle für Online-Klassifikation und Transformer, einschließlich Zustandsverfolgung;
  Veröffentlichung und Präsentation der Ergebnisse sowie Mitwirkung an internationalen Kooperationen
• Beteiligung an der Lehre in Theoretischer Physik, Betreuung von Studierenden

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Physik oder einem eng verwandten Fach
• mit herausragendem Ergebnis (vergleichbar mit mindestens magna cum laude) abgeschlossene Promotion in Theoretischer Physik, Statistischer Physik oder einem eng verwandten Gebiet
• ausgewiesene Forschungserfahrung zur statistischen Physik des maschinellen Lernens oder tiefer neuronaler Netze
• einschlägige Publikationen in international begutachteten Fachzeitschriften oder Konferenzbänden
• Erfahrung mit analytischer und numerischer Theorie stochastischer Optimierungs- und Lerndynamik, insbesondere Stochastic Gradient Descent (SGD) wünschenswert
• Erfahrung mit Verlustlandschaften, Hesse-Spektren, flachen Richtungen oder approximativen Symmetrien neuronaler Netze wünschenswert
• Erfahrung mit lösbaren Modellen der Online-Klassifikation oder mit Lern- und Zustandsdynamik in Transformer-Architekturen wünschenswert
• Lehrerfahrung in Theoretischer Physik sowie sehr gute Kenntnisse im wissenschaftlichen Rechnen wünschenswert
• sehr gute Kenntnisse in der englischsprachigen Wissenschaftskommunikation (mindestens entsprechend Englisch-Sprachniveau B2) wünschenswert

• einen verantwortungsvollen Aufgaben bereich in einem forschungsstarken universitären Umfeld
• die Mitarbeit in einer international sichtbaren Arbeitsgruppe an der Schnittstelle von Statistischer Physik und Künstlicher Intelligenz
• flexible Arbeitszeiten und Mobile Arbeit zur besseren Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
• eine zielgerichtete Personalentwicklung in allen Phasen Ihres Berufslebens mit Weiterbildungs- und Qualifizierungsmöglichkeiten
• vielfältige Angebote des…