Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen im Bereich Chemie und Physik mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin - ein Ort für Forschung und Entwicklung.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und zum Networking.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Laborautomatisierung und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Promotion in Chemie, Physik oder Informatik sowie Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
- Auf- und Ausbau sowie Mitarbeit bei der Standardisierung des Meta- und Forschungsdatenmangements mit Hilfe von ELN/LIMS Systemen und Ontologien/Wissensgraphen
- Weiterentwicklung, Standardisierung und Pflege des Codes zur Hardwareansteuerung, Orchestrierung und des Datenmanagements der im Fachbereich entwickelten Self-Driving Labs/Materials Acceleration Platforms (SDLs/MAPs)
- Einbindung neuer Hardware- und Softwaretools in den SDL/MAP Technologiestack
- Anwendung und Implementierung von Methoden des Maschinellen Lernens und Künstlicher Intelligenz im Zusammenhang mit aktivem Lernen für Rückkopplungsschleifen in MAPs/SDLs
- Erarbeitung von Ideen und Forschungskonzepten, Anfertigung von Anträgen und Einwerbung von Drittmitteln
- Koordination und Bearbeitung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten zu Datenmanagement und SDLs/MAPs (z.
- B. mit Fokus auf Workflows, ELN/LIMs Anbindung, Backend und Frontend in SDLs/MAPs)
- Betreuung und fachliche Anleitung von wissenschaftlichen Nachwuchskräften
- Erarbeitung von Berichten, Postern, Projektberichte u. a.
- Publikation der Ergebnisse in internationalen referierten Zeitschriften sowie Präsentation auf nationaler und internationaler Ebene
- Kooperation mit internen und externen Experten zum Thema Self-Driving Labs, Materials Acceleration Platforms, Ontologien, Wissensgraphen, Datenmanagement, ELN/LIMS
- Aktive Mitarbeit im Themenfeld Material und spezifisch in den Aktivitätsfeldern Advanced Materials und Materialdesign
- Aktive Mitarbeit im Bereich MAPs@BAM zur Unterstützung der Laborautomatisierung
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Fachrichtung Chemie, Physik, Informatik, Materialwissenschaft, oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit sehr guter Promotion in einem verwandten Fachbereich
- Umfassende Kenntnisse und praktische Erfahrung im Umgang mit und der Erstellung von Wissensgraphen und Ontologien (z.
- Projekt Material Digital) (belegt durch Publikationen oder Softwarebeiträge)
- Erfahrung im Bereich der Implementierung und Hardwareintegration für Laborautomatisierungs- oder Hochdurchsatzmethoden (belegt durch erfolgreich abgeschlossene Module oder Publikationen)
- Sehr gute Programmierkenntnisse (speziell in Python) (belegt durch veröffentlichte Softwarebeiträge oder Publikationen)
- Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Forschungsdatenmanagement und ELN/LIMS-Systemen (belegt durch erfolgreich abgeschlossene Module, Publikationen, oder Softwarebeiträge)
- Erfahrungen im Bereich des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (z.
Bayesian Optimization, Neural Networks), sowie mit Codeverwaltungswerkzeugen (z.
- Git Hub) werden vorausgesetzt, ebenfalls belegt durch Publikationen oder Softwarebeiträge
- Erfahrungen in der Einwerbung und Leitung von F&E-Projekten und entsprechendem wissenschaftlichen Projektmanagement
- Erfahrungen in der Betreuung von wissenschaftlichen Nachwuchskräften
- Umfangreiche Publikationserfahrung (mehr als vier Publikationen mit Erst- oder Letztautorenschaft)
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil
- Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Initiative/Einsatzbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft, Lernbereitschaft
- Ihre Aufgaben
- Auf- und Ausbau sowie Mitarbeit bei der Standardisierung des Meta- und Forschungsdatenmangements mit Hilfe von ELN/LIMS Systemen und Ontologien/Wissensgraphen
- Weiterentwicklung, Standardisierung und Pflege des Codes zur Hardwareansteuerung, Orchestrierung und des Datenmanagements der im Fachbereich entwickelten Self-Driving Labs/Materials Acceleration Platforms (SDLs/MAPs)
- Einbindung neuer Hardware- und Softwaretools in den SDL/MAP Technologiestack
- Anwendung und Implementierung von Methoden des Maschinellen Lernens und Künstlicher Intelligenz im Zusammenhang mit aktivem Lernen für Rückkopplungsschleifen in MAPs/SDLs
- Erarbeitung von Ideen und Forschungskonzepten, Anfertigung von Anträgen und Einwerbung von Drittmitteln
- Koordination und Bearbeitung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten zu Datenmanagement und SDLs/MAPs (z.
- B. mit Fokus auf Workflows, ELN/LIMs Anbindung, Backend und Frontend in SDLs/MAPs)
- Betreuung und fachliche Anleitung von wissenschaftlichen Nachwuchskräften
- Erarbeitung von Berichten, Postern, Projektberichte u. a.
- Publikation der Ergebnisse in internationalen referierten Zeitschriften sowie Präsentation auf nationaler und internationaler Ebene
- Kooperation mit internen und externen Experten zum Thema Self-Driving Labs, Materials Acceleration Platforms, Ontologien, Wissensgraphen, Datenmanagement, ELN/LIMS
- Aktive Mitarbeit im Themenfeld Material und spezifisch in den Aktivitätsfeldern Advanced Materials und Materialdesign
- Aktive Mitarbeit im Bereich MAPs@BAM zur Unterstützung der Laborautomatisierung
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Fachrichtung Chemie, Physik, Informatik, Materialwissenschaft, oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit sehr guter Promotion in einem verwandten Fachbereich
- Umfassende Kenntnisse und praktische Erfahrung im Umgang mit und der Erstellung von Wissensgraphen und Ontologien (z.
- Projekt Material Digital) (belegt durch Publikationen oder Softwarebeiträge)
- Erfahrung im Bereich der Implementierung und Hardwareintegration für Laborautomatisierungs- oder Hochdurchsatzmethoden (belegt durch erfolgreich abgeschlossene Module oder Publikationen)
- Sehr gute Programmierkenntnisse (speziell in Python) (belegt durch veröffentlichte Softwarebeiträge oder Publikationen)
- Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Forschungsdatenmanagement und ELN/LIMS-Systemen (belegt durch erfolgreich abgeschlossene Module, Publikationen, oder Softwarebeiträge)
- Erfahrungen im Bereich des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (z.
Bayesian Optimization, Neural Networks), sowie mit Codeverwaltungswerkzeugen (z.
- Git Hub) werden vorausgesetzt, ebenfalls belegt durch Publikationen oder Softwarebeiträge
- Erfahrungen in der Einwerbung und Leitung von F&E-Projekten und entsprechendem wissenschaftlichen Projektmanagement
- Erfahrungen in der Betreuung von wissenschaftlichen Nachwuchskräften
- Umfangreiche Publikationserfahrung (mehr als vier Publikationen mit Erst- oder Letztautorenschaft)
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil
- Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Initiative/Einsatzbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft, Lernbereitschaft
- Ihr Profil
- Auf- und Ausbau sowie Mitarbeit bei der Standardisierung des Meta- und Forschungsdatenmangements mit Hilfe von ELN/LIMS Systemen und Ontologien/Wissensgraphen
- Weiterentwicklung, Standardisierung und Pflege des Codes zur Hardwareansteuerung, Orchestrierung und des Datenmanagements der im Fachbereich entwickelten Self-Driving Labs/Materials Acceleration Platforms (SDLs/MAPs)
- Einbindung neuer Hardware- und Softwaretools in den SDL/MAP Technologiestack
- Anwendung und Implementierung von Methoden des Maschinellen Lernens und Künstlicher Intelligenz im Zusammenhang mit aktivem Lernen für Rückkopplungsschleifen in MAPs/SDLs
- Erarbeitung von Ideen und Forschungskonzepten, Anfertigung von Anträgen und Einwerbung von Drittmitteln
- Koordination und Bearbeitung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten zu Datenmanagement und SDLs/MAPs (z.
- B. mit Fokus auf Workflows, ELN/LIMs Anbindung, Backend und Frontend in SDLs/MAPs)
- Betreuung und fachliche Anleitung von wissenschaftlichen Nachwuchskräften
- Erarbeitung von Berichten, Postern, Projektberichte u. a.
- Publikation der Ergebnisse in internationalen referierten Zeitschriften sowie Präsentation auf nationaler und internationaler Ebene
- Kooperation mit internen und externen Experten zum Thema Self-Driving Labs, Materials Acceleration Platforms, Ontologien, Wissensgraphen, Datenmanagement, ELN/LIMS
- Aktive Mitarbeit im Themenfeld Material und spezifisch in den Aktivitätsfeldern Advanced Materials und Materialdesign
- Aktive Mitarbeit im Bereich MAPs@BAM zur Unterstützung der Laborautomatisierung
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Fachrichtung Chemie, Physik, Informatik, Materialwissenschaft, oder einer vergleichbaren Fachrichtung mit sehr guter Promotion in einem verwandten Fachbereich
- Umfassende Kenntnisse und praktische Erfahrung im Umgang mit und der Erstellung von Wissensgraphen und Ontologien (z.
- Projekt Material Digital) (belegt durch Publikationen oder Softwarebeiträge)
- Erfahrung im Bereich der Implementierung und Hardwareintegration für Laborautomatisierungs- oder Hochdurchsatzmethoden (belegt durch erfolgreich abgeschlossene Module oder Publikationen)
- Sehr gute Programmierkenntnisse (speziell in Python) (belegt durch veröffentlichte Softwarebeiträge oder Publikationen)
- Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Forschungsdatenmanagement und ELN/LIMS-Systemen (belegt durch erfolgreich abgeschlossene Module, Publikationen, oder Softwarebeiträge)
- Erfahrungen im Bereich des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (z.
Bayesian Optimization, Neural Networks), sowie mit Codeverwaltungswerkzeugen (z.
- Git Hub) werden vorausgesetzt, ebenfalls belegt durch Publikationen oder Softwarebeiträge
- Erfahrungen in der Einwerbung und Leitung von F&E-Projekten und entsprechendem wissenschaftlichen Projektmanagement
- Erfahrungen in der Betreuung von wissenschaftlichen Nachwuchskräften
- Umfangreiche Publikationserfahrung (mehr als vier Publikationen mit Erst- oder Letztautorenschaft)
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil
- Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Initiative/Einsatzbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft, Lernbereitschaft
- Arbeitgeber
- Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin
- Einsatzort
- 10317 Berlin
- Befristet
- Nein
- Art
- Vollzeit / Teilzeit
- #J-18808-Ljbffr
Promovierter wissenschaftlicher Mitarbeiter der Fachrichtung Chemie oder Physik (m/w/d) Arbeitgeber: Analytik NEWS
Bayer ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Monheim am Rhein eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet, in der wissenschaftliche Neugier und Teamarbeit gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer Kultur der Innovation und Zusammenarbeit, ermöglicht Bayer seinen Mitarbeitern, an bedeutenden Projekten zur Verbesserung der Pflanzenschutztechnologien zu arbeiten. Die Möglichkeit, zwischen den Standorten Frankfurt und Monheim zu reisen, bietet zudem einzigartige Einblicke und Erfahrungen in einem globalen Unternehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Promovierter wissenschaftlicher Mitarbeiter der Fachrichtung Chemie oder Physik (m/w/d) erhalten könntest
✨Nutze Branchenspezifische Netzwerke
Für die Chemiebranche gibt's jede Menge Fachverbände und Netzwerke, die dir Türen öffnen können. Schau dich mal bei Veranstaltungen wie Messen oder Konferenzen um, um direkt mit Leuten aus der Industrie zu sprechen und dein Netzwerk zu erweitern.
✨Sei aktiv in der Forschungsgemeinschaft
Engagiere dich in lokalen oder regionalen Forschungsprojekten. Oft bieten Universitäten oder Forschungsinstitute Praktika an, die nicht nur erstklassige Erfahrungen liefern, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Chemiebranche steigern. Wenn du deine Projekte öffentlich machst, zieht das die richtigen Arbeitgeber an!
✨Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor
Mach dich mit typischen Fragen in der Chemiebranche vertraut und denke über deine Antworten nach. Bei Unternehmen wie Analytik NEWS könnten technische Fragen zu spezifischen Chemieprozessen gestellt werden. Wir sollten uns auch über aktuelle Trends in der Branche informieren, das zeigt unser Engagement!
✨Bewerbe dich direkt auf unserer Website
Wenn du eine Stelle in Vollzeit suchst, sollten wir die Karriereseite von Analytik NEWS nicht aus den Augen verlieren. Dort gibt's oft exklusive Angebote, die nicht überall veröffentlicht werden. Es kann sich lohnen, regelmäßig vorbeizuschauen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Promovierter wissenschaftlicher Mitarbeiter der Fachrichtung Chemie oder Physik (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Chemiekentnisse im CV hervorheben:Bei einer Bewerbung im Bereich Chemie ist es wichtig, deine spezifischen Chemiekenntnisse klar darzustellen. Liste relevante Kurse, Praktika oder Projekte auf, die du während deines Studiums oder in anderen Positionen absolviert hast. Kontrolliere, ob du eventuell auch nützliche Zertifikate oder Weiterbildungen hast, die deine Fähigkeiten unterstreichen.
Forschungserfahrung ganz groß schreiben:Wenn du an Forschungsprojekten teilgenommen hast, solltest du das unbedingt in deiner Bewerbung erwähnen! Kurze Beschreibungen der Projekte, an denen du gearbeitet hast, inklusive deiner Rolle und den Ergebnissen, zeigen dein Engagement und deine praktischen Fähigkeiten in der Chemie.
Maßgeschneiderte Bewerbungsunterlagen:Gestalte dein Anschreiben so, dass es direkt auf die Bedürfnisse von Analytik NEWS eingeht. Überlege dir, warum du gerade in diesem Unternehmen arbeiten möchtest und wie du mit deinen Kenntnissen und Erfahrungen zum Erfolg des Teams beitragen kannst. Mach deine Motivation für die chemische Industrie deutlich!
Sozialkompetenzen und Teamarbeit zeigen:In der Chemie ist Teamarbeit oft unverzichtbar. Nutze dein Anschreiben, um Beispiele zu nennen, wo du erfolgreich im Team gearbeitet hast. Das zeigt, dass du nicht nur fachspezifisches Wissen, sondern auch die nötigen sozialen Kompetenzen mitbringst, um in einem interdisziplinären Team zu glänzen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Analytik NEWS vorbereitet
✨Verstehe die technischen Grundlagen
In der Chemie ist es super wichtig, dass du die grundlegenden Konzepte und chemischen Prozesse verstehst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder praktische Chemiekenntnisse zu demonstrieren. Schau dir öfter die neuesten Trends in der Chemie an, um sicherzustellen, dass du über aktuelle Entwicklungen Bescheid weißt.
✨Bereite dein Portfolio vor
Falls du an Projekten oder Laborexperimenten gearbeitet hast, bring dein Portfolio mit! Arbeitgeber in der Chemie schauen oft nach praktischer Erfahrung. Stelle sicher, dass du die Ergebnisse deiner Arbeit klar präsentieren kannst und bespreche die Techniken, die du verwendet hast.
✨Vertraue auf deine Feedback-Fähigkeiten
In einem Vollzeitjob in der Chemie wirst du oft im Team arbeiten und Feedback von Kollegen einholen müssen. Sei darauf vorbereitet, Fragen zu beantworten, wie du konstruktives Feedback gibst und erhältst. Deine Kommunikationsfähigkeiten können dabei entscheidend sein!
✨Frage nach den Sicherheitsprotokollen
In der Chemie sind Sicherheitsprotokolle unglaublich wichtig. Stell Fragen zu den Sicherheits- und Arbeitsverfahren in den Labors von Analytik NEWS. Das zeigt, dass dir Sicherheit und Qualität am Herzen liegen und dass du bereit bist, dich an die Standards zu halten.
