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Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m / w / d) auf dem Gebiet des Autoregressiven Maschinellen Lernens für elektrochemische Grenzflächen
Universität BayreuthBayreuth, DEVor 6 Tagen
StellenbeschreibungAbgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Chemie, Physik, Informatik oder verwandten Bereichen Gute Kenntnisse in numerischen Simulationen auf atomarer Skala und / oder modernen ML-Techniken Interesse daran, die Grenzen von Multiskalensimulationen zu erweitern Gute Kommunikationsfähigkeiten und Neugier
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m / w / d) auf dem Gebiet des Autoregressiven Maschinellen Lernens für elektrochemische Grenzflächen
zu besetzen.
Aufgaben :
- Entwicklung neuartiger autoregressiver ML-Methoden zur Beschreibung der zeitlichen Entwicklung von elektrochemischen Grenzflächen
- Mitarbeit an der Integration von ML-Modellen in Multiskalensimulationen von elektrochemischen Strömungsreaktoren
- Entwicklung neuartiger Methoden für das Repräsentationslernen von chemischen Reaktionsnetzwerken
Qualifikationen :
Wissenschaftliches Umfeld :
Als Doktorand haben Sie Zugang zu den modernen Forschungseinrichtungen des Bayerischen Zentrums für Batterietechnik und zu einem unterstützenden Forschungsumfeld. Sie werden auch die Möglichkeit haben, mit führenden Experten auf diesem Gebiet zusammenzuarbeiten und an internationalen Konferenzen und Workshops teilzunehmen.
Die Universität Bayreuth schätzt die Vielfalt ihrer Beschäftigten als Bereicherung und bekennt sich ausdrücklich zum Ziel der Chancengleichheit der Geschlechter. Frauen werden hierbei mit Nachdruck um ihre