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Postdoc - Molecular Machine Learning with Foundation Models
Postdoc - Molecular Machine Learning with Foundation ModelsForschungszentrum Jülich • Jülich
Postdoc - Molecular Machine Learning with Foundation Models

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Forschungszentrum Jülich • Jülich
Vor 30+ Tagen
Stellenbeschreibung

Your Job :

We are seeking highly motivated postdoctoral researchers to join these projects.

If you are passionate about protein dynamics and design, protein function prediction, small molecule property prediction, modern artificial intelligence methods, molecular dynamics, and interdisciplinary research, this is your chance to be part of an exciting journey at the forefront of science and technology.

Development of cutting edge foundation models for protein design, small molecule property prediction, or protein function prediction

Data generation and curation, including molecular simulation and genomic approaches

Application of the modeling approaches in relevant downstream tasks

Co-development of high-performance computing AI training codes for the first European Exascale Supercomputer JUPITER

Engagement in national and international ML / DL communities and the Helmholtz Foundation Model initiative

  • Present research results at scientific meetings, conferences, and as scientific publications

Your Profile :

A Master`s degree and an excellent PhD degree in Biochemistry, Chemistry, or a related Molecular Science

Proven Track Record in Machine Learning, Molecular Simulations, Chemoinformatics, Statistical Physics, Genome Annotation, and / or related fields

Practical experience with High Performance Computing Systems as well as parallel / distributed programming

Very good command of written and spoken English

Your experience should be documented in research papers and Open Source code projects

  • Self-motivated personality, curiosity about working in a multi-disciplinary team environment on scientifically challenging problems
  • Our Offer :

    We work on the very latest issues that impact our society and are offering you the chance to actively help in shaping the change! We support you in your work with :

    Work on frontiers of scientific and technological challenges with access to cutting-edge and unique supercomputing systems

    Scientific work embedded in a vibrant community of experts in Molecular Modeling and Simulations, Machine Learning, and lab research

    An exciting working environment on an attractive research campus, located between the cities of Cologne, Düsseldorf, and Aachen

    Full-time position with the option of slightly reduced working hours and 30 days of annual leave

    Flexible working hours and various opportunities to reconcile work and private life

  • Targeted services for international employees, , through our International Advisory Service
  • In addition to exciting tasks and a collaborative working atmosphere at Jülich, we have a lot more to offer :

    We offer you an exciting and varied role in an international and interdisciplinary working environment. The position is for a fixed term of 2 years, with possible long-term prospects. Salary and social benefits will conform to the provisions of the Collective Agreement for the Public Service (TVöD-Bund), pay group EG 13, depending on the applicant’s qualifications and the precise nature of the tasks assigned to them. All information about the Collective Agreement for the Public Service (TVöD-Bund) can be found on the BMI website : . The monthly salaries in euros can be found on page 66 of the PDF download.

    We welcome applications from people with diverse backgrounds, in terms of age, gender, disability, sexual orientation / identity, and social, ethnic and religious origin. A diverse and inclusive working environment with equal opportunities in which everyone can realize their potential is important to us.

    We look forward to receiving your application. The job will be advertised until the position has been successfully filled. You should therefore submit your application as soon as possible.

    Apply now

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    Postdoc Molecular Machine Learning with Foundation Models • Jülich

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