Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m/w/d)

Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat eScience in Berlin-Steglitz zum nächstmöglichen Termin ein*e Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m / w / d) Entgeltgruppe 14 TVöD Zeitvertrag für 36 Monate Vollzeit / teilzeitgeeignetDie Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin.

Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz forschen, prüfen und beraten wir zum Schutz von Menschen, Umwelt und Sachgütern.

Im Fokus unserer Tätigkeiten in der Materialwissenschaft, der Werkstofftechnik und der Chemie steht dabei die technische Sicherheit von Produkten und Prozessen.

Maschinelles Lernen (ML) hat sich zu einem einflussreichen Werkzeug in der Materialwissenschaft entwickelt, das die Möglichkeiten zur Entwicklung und Entdeckung neuer Materialien, zur Vorhersage von Materialeigenschaften und zur Optimierung der Materialverarbeitung erheblich verbessert.

Unsere Aufgabe in der eScience-Gruppe besteht darin, neue Modelle für maschinelles Lernen für verschiedene Anwendungen in der Materialwissenschaft zu entwickeln.

In letzter Zeit haben wir Methoden zur Analyse von SAXS-Messungen, zur Interpretation von Daten der elektrochemischen Impedanzspektroskopie (EIS) und zur Vorhersage der Kristallstabilität entwickelt.

Darüber hinaus haben wir zur Entwicklung ML-basierter universeller interatomarer Potenziale beigetragen, die sich zur Simulation der Eigenschaften großer Materialstrukturen immer größerer Beliebtheit erfreuen.

An der BAM haben wir ein enorm breites Forschungsspektrum mit vielen faszinierenden Anwendungen für ML-Methoden. Hier kommt Ihre Expertise ins Spiel!Als Postdoktorand / in werden Sie die Grenzen der aktuellen ML-Anwendungen in der Materialwissenschaft erweitern.

Sie werden die Möglichkeit haben, Ihre eigene Forschungsagenda zu entwickeln und mit anderen Forschungsgruppen zusammenzuarbeiten, um anspruchsvolle wissenschaftliche Fragen anzugehen.

Als Mitglied der eScience-Gruppe sind Sie Teil eines interdisziplinären Umfelds mit kreativen Köpfen. Wir bieten ein breites Spektrum an anspruchsvollen Aufgaben an der Schnittstelle von Informatik, Data Science und Materialforschung.

Unser Team ist bekannt für seine Vielfalt und seine Energie. Dies ist Ihre Chance, mit internationalen, jungen, innovativen Fachleuten zusammenzuarbeiten, die sich zusammengefunden haben, um die Digitalisierung der Materialforschung zu gestalten!Ihre Aufgaben : Sie sind verantwortlich für die Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte und arbeiten eng mit Materialwissenschaftler / innen zusammen.

Im Einzelnen umfasst dies die folgenden Aspekte : Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle für Anwendungen in der MaterialwissenschaftImplementierung von maschinellen Lernmodellen in PyTorch und anderen relevanten SoftwarebibliothekenAufbereitung von Trainingsdaten sowie Entwicklung und Auswahl geeigneter MerkmaleVisualisierung und Interpretation der Ergebnisse von VorhersagenKommunikation der Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachzeitschriften mit Peer-ReviewIhre Qualifikationen : Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom / Master) sowie sehr gute Promotion der Informatik, technischen Softwareentwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbarSehr gute Kenntnisse von Softwarebibliotheken für Data Science (z.

B. PyTorch, PyTorch-Geometric, Pandas, Scitkit-Learn)Sehr gute Kenntnisse der Theorie und Praxis moderner Methoden des maschinellen Lernens (z.

B. Invertible Neural Networks und Graph Neural Networks)Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z.B.

Python, Rust, Go) Gute Kenntnisse von Methoden zur Visualisierung komplexer DatensätzeErfahrung mit Versionskontrollsystemen (z.

B. Git) ist wünschenswertErfahrung mit statistischen Methoden ist wünschenswertKenntnisse von Methoden zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen sind wünschenswertErfahrungen mit Daten aus dem Bereich der Material- oder Ingenieurwissenschaften oder Naturwissenschaften sind wünschenswertAusgezeichnete mündliche und schriftliche Sprachkenntnisse / Ausdrucksstärke in EnglischAusgezeichnete kommunikative und zwischenmenschliche Fähigkeiten, eine zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, mit einer starken Bereitschaft zur Kooperation und Zusammenarbeit mit Anderen, Lern- und Anpassungsbereitschaft sowie ausgeprägtes konzeptionelles, strategisches und innovatives DenkenUnsere Leistungen : Interdisziplinäre Pionierforschung an der Schnittstelle von Politik, Wirtschaft und GesellschaftArbeit in führenden nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und IndustrieunternehmenZugang zu exzellenter Ausstattung und InfrastrukturFlexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und eine gute Work-Life-Balance mit 30 Urlaubstagen und bis zu 12 Gleittagen pro JahrPersönliche und berufliche WeiterentwicklungSie profitieren von einer wertschätzenden und integrativen Atmosphäre mit einer zertifizierten familienfreundlichen Arbeitskultur, regelmäßigem Feedback und einem starken Engagement für die Gleichstellung und Integration von schwerbehinderten Menschen.

Ihre Bewerbung : Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsmanagementsystem bis zum 4. Juli 2024 . Alternativ können Sie Ihre Bewerbung zur Kennziffer 140 / 24-VP.

1 auch per Post an folgende Anschrift senden : Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfungReferat Z.3 - PersonalUnter den Eichen 8712205 Berlinwww.

bam.deFachliche Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne Herr Dr. Benner unter der Telefonnummer +49 30 8104-3647 bzw.

per E-Mail unter [email protected] .Die BAM fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern. Bewerbungen von Frauen begrüßen wir daher besonders.

Gleichzeitig sind wir bestrebt, die gesellschaftliche Vielfalt widerzuspiegeln. Daher ist jede Bewerbung, unabhängig von ihrem Geschlecht, ihrer kulturellen oder sozialen Herkunft, Religion, Weltanschauung oder sexuellen Identität herzlich willkommen.

Darüber hinaus hat die BAM sich die berufliche Teilhabe von schwerbehinderten Menschen zum Ziel gesetzt. Hinsichtlich der Erfüllung der Ausschreibungsvoraussetzungen erfolgt eine individuelle Betrachtung.

Schwerbehinderte oder ihnen gleichgestellte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.Die ausgeschriebene Stelle setzt ein geringes Maß an körperlicher Eignung voraus.

Die BAM ist seit 2015 als familien- und lebensphasenbewusste Arbeitgeberin durch das audit berufundfamilie zertifiziert und unterstützt aktiv die Vereinbarkeit von Beruf und Familie.

Veröffentlichungsdatum : 2017-11-22