Technische Leitung & Forschung
- Technische Gesamtverantwortung für die Agentic-AI-Projekte der Gruppe, inkl. Architektur und Leitung agentischer LLM-/VLM-Systeme für Ingenieurworkflows (z. B. FEM-Simulationssteuerung, Reasoning über Ergebnisse, selbstoptimierende Designschleifen) mit Human-in-the-Loop-Fokus
- Verantwortung für technologische Richtungsentscheidungen sowie Qualitäts- und Evaluationsstandards (Benchmarking von LLM-/Agenten-Pipelines)
- Eigenverantwortliche Forschung zu generativen/probabilistischen Modellen (Diffusion, Flow Matching, GANs, Gaußprozesse, Deep Active Learning) für das Design metallischer Werkstoffe, inkl. Kopplung mit FEM-/CAE-Werkzeugketten
- Publikation in Fachzeitschriften/KI-Konferenzen sowie Konzeption von Workshops und Tagungsbeiträge
Drittmittel & Förderanträge
- Mitwirkung an der Akquisition von Drittmittelprojekten und eigenständige Ausarbeitung von Förderanträgen (DFG, Bund/BMFTR, EU, Stiftungen) sowie Industrieangeboten
- Entwicklung von Projektskizzen, Abstimmung mit Zuwendungsgebern und Mitwirkung an Projektberichten
Transfer & Industriepartner
- Überführung von Forschungsprototypen in Demonstratoren und marktnahe Anwendungen, inkl. Produktstrategie und Roadmap
- Customer Discovery, Go-to-Market-Konzepte und wissenschaftlich-technische Betreuung von Industriepartnern
- Aufbau und Begleitung von Verwertungs-/Ausgründungsvorhaben inkl. IP- und Patentstrategie
Führung & Teamaufbau
- Fachliche Anleitung von Junior-Wissenschaftler:innen, Doktorand:innen und Studierenden
- Leitung technischer Arbeitspakete, Koordination cross-funktionaler Teams, Mitwirkung an Rekrutierung
Strategie
- Entwicklung und Fortschreibung der Forschungs- und Transferroadmap "AI for Physical Systems"
Fachliche Kernkompetenz
- Master of Computational Engineering oder ähnliches
- Nachgewiesene F&E-Erfahrung mit LLMs/VLMs und agentischer KI in Ingenieur-/Simulationsanwendungen, inkl. Human-in-the-Loop-Design und systematischer Evaluation von Agenten-Pipelines
- Praktische Erfahrung mit generativen/probabilistischen Modellen (Diffusion, Flow Matching, GANs, Gaußprozesse, Deep Active Learning)
- Domänenexpertise in Materialsystemen: Struktur-Eigenschafts-Modellierung metallischer Werkstoffe, Mikrostruktur-/Texturdaten, Kristallplastizität
- Erfahrung mit Fertigungssimulation (v. a. Blechumformung) inkl. KI-gestützter Defekterkennung und Surrogatmodellierung
- Erfahrung in Multiphysik-Simulation und kommerziellen FE-/CAE-Tools (LS-Dyna, ANSYS, COMSOL, ABAQUS, ANSA)
Produkt & Transfer
- Mehrjährige Start-up-Erfahrung in gründender/produktverantwortlicher Rolle für ein agentisches KI-Produkt (Strategie, Prototyping, Customer Discovery, Go-to-Market)
- Beteiligung an Drittmittelanträgen (DFG, Bund, EU, Stiftungen, Industrie) und Erfahrung mit Patentanmeldungen
Publikation & Führung
- Publikationsleistung sowohl in materialwissenschaftlichen als auch ML-/Informatik-Fachcommunities
- Erfahrung in der Anleitung von Nachwuchswissenschaftler:innen und cross-funktionaler Teamkoordination
Technisch & sonstiges
- Sehr gute Python-Kenntnisse für wissenschaftliches Rechnen/Simulationsautomatisierung; verhandlungssicheres Englisch
- Ein innovatives, agiles und professionelles Arbeitsumfeld an einem der herausragenden InformatikstandorteDeutschlands auf dem Saarbrücker Campus
- Ein attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Option auf Homeoffice
- Enge Zusammenarbeit mit der Universität des Saarlandes (inkl. SIC Office) und Partnern aus Anwendung und Industrie
- Vielseitige und anspruchsvolle Aufgaben
- Ein motiviertes und interdisziplinär besetztes Projektteam
- Arbeiten an brandktuellen Themen von großer gesellschaftlicher Bedeutung
#J-18808-Ljbffr
