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Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m/w/d)
Berlin-Steglitz
Aktualität: 06.09.2024
Anzeigeninhalt:
06.09.2024, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
Berlin-Steglitz
Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m/w/d)
Aufgaben:
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.
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 Materialwissenschaft
Implementierung von maschinellen Lernmodellen in PyTorch und anderen relevanten Softwarebibliotheken
Aufbereitung von Trainingsdaten sowie Entwicklung und Auswahl geeigneter Merkmale
Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse von Vorhersagen
Kommunikation der Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachzeitschriften mit Peer-Review
Qualifikationen:
Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom/Master) sowie sehr gute Promotion der Informatik, technischen Softwareentwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbar
Sehr gute Kenntnisse von Softwarebibliotheken für Data Science (z. B. PyTorch, PyTorch-Geometric, Pandas, Scikit-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 Datensätze
Erfahrung mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git) ist wünschenswert
Erfahrung mit statistischen Methoden ist wünschenswert
Kenntnisse von Methoden zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen sind wünschenswert
Erfahrungen mit Daten aus dem Bereich der Material- oder Ingenieurwissenschaften oder Naturwissenschaften sind wünschenswert
Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Sprachkenntnisse/Ausdrucksstärke in Englisch
Ausgezeichnete 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 Denken
Die ausgeschriebene Stelle setzt ein geringes Maß an körperlicher Eignung voraus.
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