Die Technische Universität Braunschweig zählt zu den führenden Technischen Universitäten in Deutschland. Mit mehr als 15.000 Studierenden und rund 3.800 Beschäftigten in Forschung, Lehre und Verwaltung bietet sie ein spannendes und vielfältiges Arbeitsumfeld. Unsere Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Mobilität, Engineering for Health, Metrologie sowie Stadt der Zukunft.

Alle Welt spricht über Künstliche Intelligenz – aber wer entwickelt die Chips dafür? Wir zum Beispiel!

Durch die Verschmelzung von Logik

• und Speicherelementen lassen sich Kosten und Chipfläche minimieren und vor allem Energieeffizienz und Geschwindigkeit maximieren. Analoges Compute-in-Memory berechnet KI-Algorithmen aus dem Bereich des Deep Learning direkt in resistiven Crossbar-Strukturen – mit extrem geringer Leistungsaufnahme und hoher Geschwindigkeit. Hierfür nutzen wir u. a. neuartige nichtflüchtige Speichertechnologien wie ferroelektrische Speicher (FeFET).

Das Institut für Neuromorphic Computing (Leitung: Prof. Dr. Thomas Kämpfe) entwirft und optimiert analoge, Mixed-Signal

• und digitale integrierte Schaltungen in modernen CMOS-Technologien (z. B. FDSOI) für hochenergieeffiziente, vom Gehirn inspirierte Rechensysteme. In enger Zusammenarbeit mit renommierten deutschen und europäischen Partnern aus Wissenschaft und Industrie, u. a. dem Fraunhofer IPMS, bringen wir unsere Entwürfe bis zum gefertigten Chip (Tape-out) und demonstrieren sie in Anwendungen der Sensordatenverarbeitung am Edge.

Für den Ausbau unseres Teams suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine\*n

Wissenschaftliche\*n Mitarbeiter\*in (m/w/d) mit Schwerpunkt Analog-/Mixed-Signal-Schaltungsentwurf für analoge Compute-in-Memory-Beschleuniger (EG 13 TV-L

• Vollzeit/Teilzeit) 

Die Stelle ist sowohl für Promovierende (mit dem klaren Ziel der Promotion) als auch für Postdoktorand\*innen geeignet.

Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet, eine Verlängerung wird angestrebt. Das befristete Arbeitsverhältnis fällt unter das Wissenschaftszeitvertragsgesetz.

Ihre Aufgaben

• Erforschung und Entwurf analoger und Mixed-Signal-Schaltungen für analoge Compute-in-Memory-Makros (z. B. resistive Crossbar-Arrays auf Basis von FeFET-, RRAM- oder SRAM-Zellen)
• Entwurf der zugehörigen Schnittstellen- und Peripherieschaltungen: Digital-Analog- und Analog-Digital-Wandler (DAC/ADC), Leseverstärker, strom- und ladungsbasierte MAC-Einheiten, Referenz-, Bias- und Kalibrierschaltungen
• Schaltungs- und Layout-Entwurf in modernen CMOS-Technologien (z. B. Cadence Virtuoso, Spectre/AMS) einschließlich Verifikation (DRC/LVS, PEX) sowie Variabilitäts-, Corner- und Monte-Carlo-Analysen
• Analyse und Optimierung der Genauigkeits-/Energie-Kompromisse analogen Rechnens (Rauschen, Mismatch, Nichtlinearität, Quantisierung) im Zusammenspiel mit neuronalen Netzen
• Integration der Compute-in-Memory-Makros in Beschleuniger-Systeme gemeinsam mit den Digital-Design-Teams des Instituts, einschließlich Mixed-Signal-Verifikation auf Systemebene
• Tape-outs sowie messtechnische Charakterisierung und Evaluierung gefertigter Chips im Labor
• Erstellung von Entwurfsdokumentation sowie Publikation der Ergebnisse in referierten Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen
• Mitwirkung in der Lehre des Instituts (Übungen, Praktika, Betreuung von Abschlussarbeiten); als Postdoc zusätzlich Mitwirkung an Projektakquise und Mitbetreuung von Promovierenden.

Ihr Profil

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) der Elektrotechnik, Elektronik, Mikroelektronik, Informationstechnik oder eines vergleichbaren Fachs; für eine Einstellung als Postdoc zusätzlich eine einschlägige, sehr gute Promotion
• Erfahrung im Entwurf analoger und/oder Mixed-Signal-Schaltungen auf Transistorebene, idealerweise mit der Cadence-Entwurfsumgebung (Virtuoso, Spectre)
• Kenntnisse in Datenwandler-Design (ADC/DAC), Leseverstärkern oder Speicherperipherie sind von Vorteil
• Expertise in mindestens einem der folgenden Gebiete ist ein Plus: Compute-in-Memory, neuartige Speichertechnologien (FeFET, RRAM, MRAM), Deep Learning, Edge AI
• ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz sowie die Fähigkeit, komplexe Entwurfsaufgaben eigenverantwortlich voranzutreiben
• hohe Motivation, wissenschaftliche Ergebnisse in referierten Journalen zu publizieren und auf internationalen Konferenzen zu präsentieren
• gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift als Grundlage der Arbeit in einem internationalen Team; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Wir bieten

• eine abwechslungsreiche, aktuelle Forschungstätigkeit an einer der führenden Technischen Universitäten Deutschlands mit Zugang zu modernen EDA-Werkzeugen und regelmäßigen Tape-out-Möglichkeiten
• die Möglichkeit zur Promotion mit intensiver wissenschaftlicher Betreuung bzw. – als Postdoc – zur weiteren wissenschaftlichen Qualifizierung und Profilbildung
• eine tarifgerechte Bezahlung nach EG 13 TV-L inkl. Jahressonderzahlung und betrieblicher Altersvorsorge (VBL) sowie 30 Tage Urlaub im Jahr
• flexible Arbeits- und Teilzeitmodelle sowie die Möglichkeit mobilen Arbeitens
• eine familienfreundliche Hochschulkultur (seit 2007 als familiengerechte Hochschule auditiert)
• vielfältige interne und externe Fort- und Weiterbildungsangebote sowie ein umfangreiches Hochschulsportprogramm.

Weitere Hinweise Wir freuen uns auf Bewerbungen aller Nationalitäten. Gleichzeitig begrüßen wir das Interesse schwerbehinderter Menschen und bevorzugen deren Bewerbungen bei gleicher Eignung. Bitte weisen Sie bereits in der Bewerbung darauf hin und fügen Sie einen Nachweis bei. Die TU Braunschweig arbeitet auf Grundlage des Niedersächsischen Gleichberechtigungsgesetzes (NGG) an der Erfüllung des Gleichstellungsauftrags; Bewerbungen von Frauen sind daher besonders willkommen.

Mit der Übersendung Ihrer Bewerbung stimmen Sie zu, dass Ihre personenbezogenen Daten zum Zweck des Auswahlverfahrens gespeichert und verarbeitet werden.

Bewerbungskosten können leider nicht erstattet werden.

Bewerbung und Kontakt Bitte senden Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, ggf. Publikationsliste) bis zum 06.08.2026 unter Angabe des Stichworts „AnalogCIM“ als eine zusammenhängende PDF-Datei per E-Mail an:

Prof. Dr. Thomas Kämpfe thomas.kaempfe(at)tu-braunschweig.de

Technische Universität Braunschweig Institut für Neuromorphic Computing Spielmannstr. 11a 38106 Braunschweig

Für fachliche Rückfragen steht Ihnen Prof. Dr. Thomas Kämpfe gerne zur Verfügung.