Wiss. Mitarbeiter •in (PostDoc) (d / m / w)

Fakultät II - Mathematik und Naturwissenschaften, Institut für Chemie / FG Physikalische Chemie - Molekulare Materialwissenschaften

Wiss. Mitarbeiter

• in (PostDoc) (d / m / w)

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich

Ihre Aufgaben

Federführende Mitarbeit im BMBF-Projekt MALSCO : "Machine Learning for SANS from Colloids".

Die Aufgabe ist die Untersuchung mesoskopischer struktureller Änderungen bei kolloidalen Umsetzungen durch Analyse der Streudaten mit Machine Learning Methoden mit dem Ziel einer erheblich verbesserten Produktkontrolle. In dem Rahmen soll ein bestehender Reaktoraufbau weiter optimiert werden und zur Untersuchung unterschiedlicher kolloid-und polymerchemischer Reaktionen mit variierenden Reaktionsparametern eingesetzt werden. Zentrale Aufgabe ist die Analyse der enthaltenen Streudaten (primär Neutronenkleinwinkelstreuung) mit Hilfe von Methoden des Machine Learning zur optimierten Interpretation dieser Daten. Die Durchführung dieser Arbeiten erfolgt am Institut Laue-Langevin, einem weltweit führenden internationalen Forschungsinstitut in Grenoble, Frankreich, und an der TU Berlin, wobei der primäre Einsatzort flexibel entscheidbar ist.

Ihr Profil