Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m/w/d)

Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat »eScience« in Berlin-Steglitz zum nächstmöglichen Termin ein*e

Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m/w/d)

Entgeltgruppe 14 TVöD

• Zeitvertrag für 36 Monate
• Vollzeit/teilzeitgeeignet

Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundes oberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungs einrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz forschen, prüfen und beraten wir zum Schutz von Menschen, Umwelt und Sachgütern. Im Fokus unserer Tätigkeiten in der Material wissenschaft, der Werkstoff technik und der Chemie steht dabei die technische Sicherheit von Produkten und Prozessen.

Maschinelles Lernen (ML) hat sich zu einem einflussreichen Werkzeug in der Materialwissenschaft entwickelt, das die Möglichkeiten zur Entwicklung und Entdeckung neuer Materialien, zur Vorhersage von Material eigenschaften und zur Optimierung der Material verarbeitung erheblich verbessert. Unsere Aufgabe in der eScience-Gruppe besteht darin, neue Modelle für maschinelles Lernen für verschiedene Anwendungen in der Material wissenschaft zu entwickeln. In letzter Zeit haben wir Methoden zur Analyse von SAXS-Messungen, zur Interpretation von Daten der elektrochemischen Impedanz spektroskopie (EIS) und zur Vorhersage der Kristall stabilität entwickelt. Darüber hinaus haben wir zur Entwicklung ML-basierter universeller interatomarer Potenziale beigetragen, die sich zur Simulation der Eigenschaften großer Material strukturen immer größerer Beliebtheit erfreuen. An der BAM haben wir ein enorm breites Forschungs spektrum mit vielen faszinierenden Anwendungen für ML-Methoden. Hier kommt Ihre Expertise ins Spiel!

Als Postdoktorand*in werden Sie die Grenzen der aktuellen ML-Anwendungen in der Material wissenschaft erweitern. Sie werden die Möglichkeit haben, Ihre eigene Forschungs agenda zu entwickeln und mit anderen Forschungs gruppen zusammenzuarbeiten, um anspruchsvolle wissenschaftliche Fragen anzugehen.

Als Mitglied der eScience-Gruppe sind Sie Teil eines interdisziplinären Umfelds mit kreativen Köpfen. Wir bieten ein breites Spektrum an anspruchsvollen Aufgaben an der Schnittstelle von Informatik, Data Science und Material forschung. Unser Team ist bekannt für seine Vielfalt und seine Energie. Dies ist Ihre Chance, mit internationalen, jungen, innovativen Fachleuten zusammenzuarbeiten, die sich zusammengefunden haben, um die Digitalisierung der Material forschung zu gestalten!

Ihre Aufgaben

Sie sind verantwortlich für die Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte und arbeiten eng mit Material wissenschaftler*innen zusammen. Im Einzelnen umfasst dies die folgenden Aspekte:

Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle für Anwendungen in der Material wissenschaft

Implementierung von maschinellen Lernmodellen in PyTorch und anderen relevanten Software bibliotheken

• Aufbereitung von Trainingsdaten sowie Entwicklung und Auswahl geeigneter Merkmale
• Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse von Vorhersagen
• Kommunikation der Forschungs ergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachzeitschriften mit Peer-Review

Ihre Qualifikationen

Erfolgreich abgeschlossenes Hochschul studium (Diplom/​Master) sowie sehr gute Promotion der Informatik, technischen Software entwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbar

Sehr gute Kenntnisse von Software bibliotheken 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 Programmier sprache (z. B. Python, Rust, Go)

Gute Kenntnisse von Methoden zur Visualisierung komplexer Datensätze
Erfahrung mit Versions kontrollsystemen (z. B. Git) ist wünschenswert

Erfahrung mit statistischen Methoden ist wünschenswert

• Kenntnisse von Methoden zur Verarbeitung und Analyse großer Daten mengen sind wünschenswert

Erfahrungen mit Daten aus dem Bereich der Material- oder Ingenieur wissenschaften 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 Anpassungs bereitschaft sowie ausgeprägtes konzeptionelles, strategisches und innovatives Denken

Unsere Leistungen

• Interdisziplinäre Pionierforschung an der Schnittstelle von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft
• Arbeit in führenden nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungs einrichtungen und Industrie unternehmen

Zugang zu exzellenter Ausstattung und Infrastruktur
Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und eine gute Work-Life-Balance mit 30 Urlaubstagen und bis zu 12 Gleittagen pro Jahr
Persönliche und berufliche Weiterentwicklung
Sie profitieren von einer wertschätzenden und integrativen Atmosphäre mit einer zertifizierten familienfreundlichen Arbeitskultur, regelmäßigem Feedback und einem starken Engagement für die Gleichstellung und Integration von schwerbehinderten Menschen

Ihre Bewerbung

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsmanagementsystem bis zum 18.10.2024 . Alternativ können Sie Ihre Bewerbung zur Kennziffer 221/24-VP.1 auch per Post an folgende Anschrift senden:

Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
Referat Z.3 – Personal
Unter den Eichen 87
12205 Berlin
www.bam.de

Fachliche Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne Herr Dr. Benner unter der Telefonnummer


bzw. per E-Mail unter .

Die BAM fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern. Bewerbungen von Frauen begrüßen wir daher besonders. Gleichzeitig sind wir bestrebt, die gesellschaftliche Vielfalt widerzuspiegeln. Daher ist jede Bewerbung, unabhängig von ihrem Geschlecht, ihrer kulturellen oder sozialen Herkunft, Religion, Weltanschauung oder sexuellen Identität herzlich willkommen.
Darüber hinaus hat die BAM sich die berufliche Teilhabe von schwerbehinderten Menschen zum Ziel gesetzt. Hinsichtlich der Erfüllung der Ausschreibungs voraussetzungen erfolgt eine individuelle Betrachtung. Schwerbehinderte oder ihnen gleichgestellte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Die ausgeschriebene Stelle setzt ein geringes Maß an körperlicher Eignung voraus.
Die BAM ist seit 2015 als familien- und lebensphasenbewusste Arbeitgeberin durch das »audit berufundfamilie« zertifiziert und unterstützt aktiv die Vereinbarkeit von Beruf und Familie.

Veröffentlichungsdatum: