Mitarbeiterin/Mitarbeiter (w/m/d) in der Wissenschaft Fachrichtung Informatik „Maschinelles Lernen für Materialwissenschaft und Chemie“
mit der Möglichkeit zur Promotion

Organisationseinheit

Institut für Nanotechnologie (INT)

Ihre Aufgaben

Sie arbeiten an der Entwicklung innovativer Methoden des maschinellen Lernens in der Forschungsgruppe „KI für Materialwissenschaften“ (AiMat) unter der Leitung von Prof. Dr. Pascal Friederich.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

• Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens in Zusammenarbeit mit Partnern des DFG-Exzellenzclusters „3D Matter Made to Order“, mit Schwerpunkt auf ML-Potenzialen für komplexe atomistische Simulationen von Laser-3D-Druckprozessen.
• Forschung in den Bereichen beschleunigte atomistische Simulationen, universelle ML-Potenziale und Modelldestillation.
• Zusammenarbeit mit experimentellen Partnern im 3DMM2O-Projekt zur Anwendung und Validierung entwickelter ML-Potenziale.
• Erstellung wissenschaftlicher Manuskripte sowie Präsentation der Forschungsergebnisse auf Workshops und Konferenzen.

Zusätzlich zu der wissenschaftlichen Tätigkeit besteht die Möglichkeit einer Promotion.

Eintrittstermin

01.02.2026

Ihre Qualifikation

Sie verfügen über:

• ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom (Uni) oder Master) in Informatik oder Naturwissenschaften
• theoretische und praktische Erfahrung in den Bereichen maschinelles Lernen und Deep Learning
• Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens in einem interdisziplinären Kontext ist von Vorteil
• Erfahrung im Bereich maschinell gelernter Potenziale und/oder Molekulardynamiksimulationen und/oder Dichtefunktionaltheorie sind von Vorteil
• Erfahrung in der Entwicklung und dem Training großer Modelle oder der Durchführung von Simulationen auf Hochleistungsrechensystemen ist wünschenswert
• idealerweise praktische Forschungserfahrung sowie Erfahrung mit Veröffentlichungen in relevanten wissenschaftlichen Bereichen
• Erfahrung in der Programmierung mit Python, insbesondere mit Bibliotheken wie PyTorch 
• fließende Englischkenntnisse
• ausgeprägte Kommunikations- und Präsentationsfähigkeit