Geophysiker/in (w/m/d) - Experimentaldesign in der verteilten akustischen Sensorik

Deine Aufgaben

• Entwicklung und Anwendung fortgeschrittener Methoden des (Bayesian) Optimal Experimental Design zur effizienten und adaptiven Datenerfassung in verteilten Sensorsystemen
• Konzeption und Implementierung von Algorithmen zur dezentralen Datenerfassung, -fusion und -verarbeitung in kooperierenden, autonomen Plattformen
• Entwicklung und Optimierung von Verfahren zur Lokalisierung seismischer und akustischer Quellen unter Nutzung mobiler und verteilter Sensornetzwerke
• Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur sequenziellen und Echtzeit-Datenanalyse für adaptive Messstrategien in dynamischen Umgebungen
• Integration und Anwendung der entwickelten Verfahren auf reale und synthetische Datensätze, insbesondere im Kontext geophysikalischer Exploration und seismischer Tomographie
• Konzeption, Durchführung und Auswertung numerischer Experimente sowie Validierung der Methoden anhand realistischer Szenarien

Dein Profil

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni) der Naturwissenschaften (z.B. Geophysik oder Physik) oder einer vergleichbaren naturwissenschaftlich-technischen Fachrichtung mit Mindestnote gut
• Erfahrung und Kompetenz im Bereich Geophysik mit Schwerpunkt auf Bayesian Optimal Experimental Design oder verwandten Methoden
• fundierte Kenntnisse in der seismischen Datenanalyse und geophysikalischen Modellierung
• Programmierkenntnisse in Python (inkl. wissenschaftlicher Bibliotheken wie NumPy, PyTorch, ObsPy) sowie Erfahrung mit C, Git und Linux
• nachgewiesene wissenschaftliche Publikationen im Bereich seismische Quellenlokalisierung, Experimentaldesign oder Sensornetzoptimierung
• fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Vergütung & Benefits

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD.

Über den Arbeitgeber

Im Rahmen deiner Tätigkeit bei der Forschungsgruppe Schwarmexploration sollen Algorithmen zur optimalen Erkundung - Experimental Design - sowie zur dezentralen Datenerfassung und -verarbeitung entwickelt, implementiert und getestet werden. Ein Schwerpunkt liegt auf der Modellierung und Optimierung von Sensornetzwerken auch im Kontext verteilter akustischer Sensorik (Distributed Acoustic Sensing, DAS) und mobiler seismischer Sensorplattformen. Dabei werden Methoden der Bayesianischen Inferenz, Unsicherheitsquantifizierung und inversen Probleme eingesetzt, um Messstrategien adaptiv zu steuern und die Informationsgewinnung zu maximieren.