<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    The research group Analytics & Mixed-Integer Optimization at <br>
    Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Germany,
    <br>
    invites applications for a full-time (100% TV-L E13)<br>
    <br>
    PhD Position in Mathematics (Discrete Optimization)<br>
    <br>
    at the Department of Data Science / Mathematics. The position is to
    be filled as soon as possible for an initial period of three years.
    The successful applicant will work in a research project on the<br>
    <br>
    Optimization of Logistics and Production Processes in the Food
    Industry<br>
    <br>
    in cooperation with a variety of companies from the food sector. The
    focus of the project will be the development of optimization models
    and exact solution methods from mixed-integer linear and non-linear
    programming (MIP / MINLP) for the optimal allocation of resources in
    food production and transport, such as mixture/pooling problems. The
    mathematical work in this project will focus on the structural
    analysis and algorithm development for these problems, drawing e.g.
    upon polyhedral analysis, graph theory and decomposition methods.
    The treatment of data uncertainties occurring in these problems will
    likely require the development of robust or stochastic optimization
    approaches. The PhD candidate will also be part of the Ada Lovelace
    Center for Analytics, Data and Applications, a research network on
    artificial intelligence founded by Fraunhofer, FAU and LMU Munich,
    see <a class="moz-txt-link-freetext" href="https://www.ada-lovelace-center.de">https://www.ada-lovelace-center.de</a><br>
    <br>
    Applicants should have completed their master studies in
    mathematics, ideally with specialization in discrete optimization.
    Prior experience with MINLPs is desired but not a requirement.
    Applicants should have programming experience, e.g. in Python, and
    should have experience in the use of optimization solvers like
    Gurobi, CPLEX or SCIP. Fluency in both German and English is
    required. We seek excellent, open-minded and team-spirited PhD
    candidates who are interested in both the theory of discrete
    optimization as well as the practical solution of optimization
    problems in cooperation with industry.<br>
    <br>
    The research group<span class="formattedtext"> Analytics &
      Mixed-Integer Optimization at FAU focusses on the development of
      mathematical optimization models for industrial applications. This
      includes the theoretical analysis of the models, the design and
      implementation of efficient solution algorithms and their transfer
      into practice. Especially, we use techniques from mixed-integer
      linear and non-linear optimization, combined with methods from
      robust, stochastic, multilevel and combinatorial optimization. Our
      application partners come from all sectors of industry, e.g.
      logistics and production, mobility or energy systems. For further
      information, e.g. about our team and current research projects</span>,
    see our homepage:<br>
    <a class="moz-txt-link-freetext" href="https://www.edom.fau.de">https://www.edom.fau.de</a><br>
    <br>
    Please send your complete application documents (motivation letter
    and detailed CV written in German, transcript of records for BSc and
    MSc courses, copy of bachelor and master thesis, certificates, etc.)
    in electronic form<br>
    until 30 September 2021 to:<br>
    <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:Andreas.Baermann@fau.de">Andreas.Baermann@fau.de</a><br>
    <br>
    <br>
    Postal address:<br>
    Dr. Andreas Baermann<br>
    FAU Erlangen-Nuernberg<br>
    Lehrstuhl fuer Analytics & Mixed-Integer Optimization<br>
    Cauerstrasse 11<br>
    91058 Erlangen, Germany<br>
    <br>
  </body>
</html>