Postdoc (w/m/d) Fachrichtung Mathematik oder Naturwissenschaften für Hi-Acts "Physics-informed AI"
Für den Standort Hamburg suchen wir :
Postdoc (w / m / d) Fachrichtung Mathematik oder Naturwissenschaften für Hi Acts Physics-informed AI
Entgeltgruppe 13 Befristet : 31.12.2026 Start : frühestmöglich ID : FSPO002 / 2024 Bewerbungsschluss : 31.07.2024 Vollzeit / Teilzeit Mobile Arbeit möglich
Das Deutsche Elektronen-Synchrotron DESY mit mehr als 3000 Mitarbeiter : innen an den Standorten Hamburg und Zeuthen zählt zu den weltweit führenden Forschungszentren.
Im Mittelpunkt der Forschung steht die Entschlüsselung der Struktur und Funktion von Materie, von den kleinsten Teilchen des Universums bis hin zu den Bausteinen des Lebens.
Damit trägt DESY zur Lösung der großen Fragen und drängenden Herausforderungen von Wissenschaft, Gesellschaft und Wirtschaft bei.
Mit hochmoderner Forschungs infrastruktur, interdisziplinär angelegten Forschungs-Plattformen und internationalen Vernetzungen verfügt DESY über ein hochattraktives Arbeitsumfeld im wissenschaftlichen, technischen und administrativen Bereich sowie für die Ausbildung von hochqualifiziertem Nachwuchs.
Die Helmholtz Innovation Platform for Accelerator-based Technologies and Solutions (Hi Acts) ist eine Innovationsplattform mit dem Ziel Beschleunigertechnologien in industrielle und medizinische Anwendungen zu bringen z.
B. als zukünftige Anwendungen in der Produktentwicklung oder Qualitätssicherung für die Halbleiterindustrie, oder als neue Produktlösungen in der Medizintechnik.
Die Zusammenarbeit von Forschenden, Industrie, Kliniken sowie Markt- und Innovationsexperten ist hierbei ganz entscheidend, um Innovationsdurchbrüche zu beschleunigen und den Zugang zu Großforschungsanlagen zu vereinfachen.
Im Technology Lab Physics informed Al" möchten wir die breite Verfügbarkeit von Röntgen bildgebungs methoden im Industrieumfeld ermöglichen.
In diesem Lab werden Algorithmen zur Lösung inverser Probleme in der Röntgenbildgebung (z. B. Röntgentomographie und -holographie) entwickelt.
Das Arbeiten mit und der Einsatz von Methoden des Machine Learning, v. a. Deep Learning soll kleine kompakte (Laserplasma-basierte) Quellen auf passgenaue anwendungstaugliche Performance-Levels ausrichten.
Mehr Infos : www.hi-acts.de / de
TLNT1 DE