Ludwig-Maximilians-Universität München 
München, Germany Language notice
This opportunity appears to be published in German. Because the offer is written in a local language, please check the official posting carefully to understand whether German proficiency is expected for this position.
Offer Summary
Ludwig-Maximilians-Universität München seeks a Scientific Staff Member (PhD or Postdoc) for the Chair of Mathematical Foundations of Artificial Intelligence. The role focuses on the project 'Spiking Neural Networks: Theoretical Foundations, Trustworthiness, and Energy-Efficiency,' developed in cooperation with TU Munich. Candidates must hold a Master’s degree or PhD in Mathematics, Computer Science, or a related field, preferably with expertise in AI mathematical foundations, image processing, or inverse problems. Strong programming skills and fluent English are required; German is optional. Responsibilities include conducting research, publishing in leading journals, presenting at international conferences, and participating in DFG SPP 2298 activities. The position offers full-time employment until April 2028, with compensation up to TV-L E13 based on qualifications. Located in central Munich, the role provides an inspiring, international environment within a leading European university.
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Project Description
Die Ludwig-Maximilians-Universität München ist eine der führenden Universitäten in Europa mit einer über 500-jährigen Tradition. Sie steht für anspruchsvolle akademische Ausbildung und herausragende Forschung.
Einrichtung | Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik - Mathematisches Institut
Vergütung | TV-L
Umfang | Vollzeit (100%)
Besetzungsdatum | 01.02.2027 (befristet bis 30.04.2028)
Das sind wir:
Der Lehrstuhl für Mathematische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (MATH4AI) unter Leitung von Prof. Dr. Gitta Kutyniok am Mathematischen Institut der LMU wurde im Rahmen der Hightech Agenda Bayern eingerichtet und entwickelt die Mathematik für die nächste Generation der KI. Wir sind ein internationales Team von rund 35 Mitarbeitenden aus 14 Nationen, organisiert in sechs Forschungsclustern an der Schnittstelle von Mathematik und Künstlicher Intelligenz.
Unsere Forschung entwickelt die mathematischen Grundlagen der KI – Repräsentationsstärke, Lernen, Generalisierung und Erklärbarkeit – und überführt sie in zuverlässige, nachhaltige und vertrauenswürdige KI-Methoden. Die Themen reichen von vertrauenswürdiger und erklärbarer KI bis hin zu energieeffizientem, hirninspiriertem KI-Computing der nächsten Generation, einschließlich Spiking Neural Networks und der grundlegenden Grenzen der KI. Darüber hinaus verantwortet der Lehrstuhl in leitender Funktion mehrere Großinitiativen im starken Münchner KI-Ökosystem und darüber hinaus, unter anderem den AI-HUB@LMU, die Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI) sowie die bayerisch-sächsische Initiative gAIn für nachhaltiges KI-Computing der nächsten Generation.
Das Projekt:
Die zu besetzende Stelle gehört zum Projekt „Spiking Neural Networks: Theoretical Foundations, Trustworthiness, and Energy-Efficiency", das in Kooperation mit Prof. Dr. Holger Boche (Lehrstuhl für Theoretische Informationstechnik, Technische Universität München) bearbeitet wird. Spiking Neural Networks bilden das menschliche Gehirn deutlich näher ab als klassische neuronale Netze und gelten als vielversprechender Ansatz, um zwei zentrale Herausforderungen heutiger KI zu adressieren: ihren enormen Energiebedarf und ihre begrenzte Vertrauenswürdigkeit. Ziel des Projekts ist es, die mathematischen Grundlagen von Spiking Neural Networks zu entwickeln, insbesondere im Hinblick auf Zuverlässigkeit und Energieeffizienz. Das Projekt ist Teil des DFG-Schwerpunktprogramms SPP 2298 „Theoretische Grundlagen von Deep Learning".
Wir suchen Sie:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin (Promotion oder Postdoc) (m/w/d)
am Standort München
Das sind Ihre Aufgaben:
- Forschung an den Fragestellungen des Projekts „Spiking Neural Networks: Theoretical Foundations, Trustworthiness, and Energy-Efficiency"
- Publikation der Forschungsergebnisse in führenden nationalen und internationalen Fachzeitschriften
- Vorstellung der Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen
- Mitwirkung an den Veranstaltungen des SPP 2298
Das sind Sie:
- Sie verfügen über ein sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium (Master bzw. – für Postdoc-Bewerbungen – eine Promotion) der Mathematik, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung, vorzugsweise mit Schwerpunkt in den mathematischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und/oder in Bildverarbeitung/inversen Problemen.
- Sie haben gute Programmierkenntnisse.
- Sie kommunizieren sicher auf Englisch in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind willkommen, aber keine Voraussetzung.
Das ist unser Angebot:
- ein hochaktuelles und wirkungsvolles Forschungsgebiet
- die einzigartige Gelegenheit, sich über die Veranstaltungen des SPP 2298 mit der deutschen interdisziplinären Forschungsgemeinschaft zu den theoretischen Grundlagen des Deep Learning zu vernetzen
- ein inspirierendes, kollegiales Arbeitsklima in einem hochgradig internationalen Lehrstuhl
- die Möglichkeit zur Promotion (für Doktorandinnen und Doktoranden)
- einen Arbeitsplatz in zentraler, attraktiver Lage in München, sehr gut mit öffentlichen Verkehrsmitteln erreichbar
Die Vergütung erfolgt nach entsprechender Qualifikation und Berufserfahrung bis TV-L E13.
Eine Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.
Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation bevorzugt.
Kontakt:
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung per E-Mail (ein PDF, maximal 5 MB) mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Kopien von Zeugnissen und Urkunden, Schriftenverzeichnis sowie Kontaktdaten von zwei Personen für Empfehlungsschreiben) bis zum 20.11.2026 an Frau Prof. Dr. Gitta Kutyniok, skr101@math.lmu.de. Für Rückfragen steht Prof. Dr. Gitta Kutyniok zur Verfügung.
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An der LMU arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf höchstem Niveau an den Zukunftsfragen um Mensch, Gesellschaft, Kultur, Umwelt und Technologie, unterstützt durch kompetente Beschäftigte in Verwaltung, IT und Technik. Werden Sie Teil der LMU München!
