Die Abteilung "Resilienz- und Risikomethodik" leistet hierzu Grundlagenarbeit auf den Gebieten der Modellierung und Beschreibung, um Bedrohungslagen analysierbar, Resilienz messbar und die systemische Wirkung (sozio-)technischer Maßnahmen in Modellen beschreibbar zu machen. Um die Resilienz von kritischen Infrastrukturen und von für die Bevölkerung essentiellen Services zu steigern, ist es sinnvoll, sowohl die Vorbereitung auf potentielle Krisenszenarien, als auch die notwendige Adhoc-Reaktion auf akute Krisensituationen mit wissenschaftlichen Methoden zu unterstützen. Sowohl bei der Vorbereitung auf, als auch der Bewältigung von Krisensituationen müssen komplexe Entscheidungen getroffen werden hinsichtlich des benötigten Umfangs und der Allokation von notwendigen Ressourcen zur Krisenbewältigung. Diese Entscheidungen können unter Berücksichtigung der häufig zahlreichen Randbedingungen und Zielvorgaben als Optimierungsproblem in einem mit vielen Unsicherheiten behafteten komplexen System aufgefasst werden. Dabei führt die zunächst unübersichtliche Lage in Krisensituationen dazu, dass relevante Lage-Informationen erst nach und nach zur Verfügung stehen, was zu einem sequentiellen Charakter von einigen der Entscheidungsprobleme führt. Das erwartet dich Mit Ihrer Arbeit leisten Sie einen entscheidenden Beitrag, um Entscheidungsprozesse zur Ressourcen-Allokation im Resilienz- und Krisenmanagement zu optimieren. Du erforschen Methoden zur Analyse und Modellierung aller für den Optimierungsprozess relevanter Systemeigenschaften und zur Optimierung der Allokation essentieller Ressourcen. Sie entwickeln diese Methoden weiter und bringen sie zur Anwendung. Dabei berücksichtigen Sie auch die unterschiedlichen Formen der Unsicherheiten, beispielsweise bezüglich der Verlässlichkeit von Informationen oder bezüglich des Verlaufs von Krisenszenarien, und deren Auswirkungen auf die Bestimmung einer optimalen Lösung. Deine Aufgaben Die Stelle umfasst folgende wissenschaftliche und entwicklungsbezogene Tätigkeiten: Identifikation, Analyse und Weiterentwicklung von Methoden zur Optimierung von Ressourcen-Allokationen unter den folgenden Randbedingungen: Berücksichtigung von unterschiedlichen Zielsetzungen hinsichtlich einer strategisch-langfristigen oder einer taktisch-kurzfristigen Entscheidung bezüglich der Ressourcen-Allokation Auswahl von Modellierungsansätzen in Abhängigkeit der zur Verfügung stehenden Informationen über das System und die Zielsetzung Untersuchung der Anwendungsmöglichkeiten verschiedener Ansätze zur Berücksichtigung von Unsicherheiten oder des teils sequentiellen Charakters von Entscheidungen Kommunikation der erzielten Ergebnisse im Aufgabengebiet in Form von Publikationen in Fachzeitschriften und Präsentationen auf nationalen sowie internationalen Konferenzen Koordination von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben Das bringst du mit Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) der Naturwissenschaften (z.B. Mathematik, Physik), der Ingenieurswissenschaften, der Informatik oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge. Gute Fachkenntnisse in einem dem Operations Research zuzurechnenden Gebiet, wie der mathematischen Optimierung, der Kontrolltheorie oder auch einem Gebiet aus dem Bereich der Entscheidungstheorie, wie sequentiellen Entscheidungsprozessen (sequential decision making) oder Markov-Entscheidungsproblemen Erfahrungen in der Modellierung und Simulation komplexer oder stochastischer Systeme, z.B. mittels probabilistischer Modelle Hervorragendes mündliches und schriftliches Ausdrucksvermögen sowie verhandlungssichere Englischkenntnisse Ausgeprägte Kommunikations- und Kooperationsbereitschaft sowie Teamfähigkeit Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen! Fragen zu dieser Position ( Kennziffer 3072 ) beantwortet dir gerne: Daniel Lichte Tel.: +49 2241 20148 10


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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)

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Job Overview
  • Verfügbar ab

    03.11.2025

  • Besucher

    1,560 Besuche

  • Anzahl

    1 Freie Stelle

  • Verfügbar bis

    03.02.2026

  • Arbeitsort

    53757 Sankt Augustin

  • Schulbildung

    Branchenspezifisch

  • Kategorie

    Erziehung

Kontakt Info
53757 Sankt Augustin

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