• Der Lehrstuhl ist ständig an Initiativbewerbungen von Kandidaten mit einem herausragenden Abschluss (Master, Diplom) in Ingenieurwissenschaften, Mathematik, Physik oder einem anderen verwandten Fach interessiert.
• Bewerbungen mit aussagekräftigem Anschreiben, vollständigem Lebenslauf, Hochschulzeugnissen, ggf. Publikationsliste und persönlichen Referenzen können per E-Mail an mec-apps(at)mv.uni-kl.de gesendet werden.

Aktuell sind am Lehrstuhl mehrere Stellen zu besetzen. 

Data-driven control theory and algorithms

Adaptive control of network dynamical systems

Mixed-integer model predictive control of hybrid and impulsive dynamical systems

Learning based stochastic control with application in process engineering

Adaptive data-driven predictive control theory and algorithms with application to process engineering

Entwicklung und Implementierung von Modell- und lernbasierten Regelungen für autonomes Fahren in kritischen Verkehrsszenarien

Cooperative trajectory planning and scheduling for multiple vehicles in critical traffic scenarios

Daten- und modellbasierte Regelung für kooperative Robotersysteme

Modellprädiktive Regelung für mobile Robotik

Scene understanding and decision making for human - machine assistance systems

Muster- und Schädenerkennung von Straßenunterbauten mittels Maschinelles Lernen

Modellierung und Regelung von netzdienlichen Systemdienstleistungen für Sektorenkopplung mittels Elektromobilität

Mixed-integer modeling and control for sector-coupling- and demand-side-management using model predictive control and design contracts

Modellfreie Trajektorienplanung für Mensch - Maschine Assistenzsysteme

Mathematical modelling, dynamics and control of cancer genesis and migration

Mathematical modelling and optimal control of granulation processes based on classical methods or /and reinforcement learning