Materials Informatics Scientist (Evaluation-focused)

Ihre Mission: Definieren Sie, wie KI-Modelle für die Materialentdeckung bewertet, verglichen und vertraut werden. Dunia entwickelt KI für eines der schwierigsten ungelösten Probleme in der Wissenschaft: die Materialentdeckung von einem akademischen, trial-and-error Prozess in eine programmierbare, skalierbare Disziplin zu verwandeln. Während unsere Modelle komplexer werden und unser experimenteller Durchsatz zunimmt, ist der limitierende Faktor nicht mehr die Generierung von Vorhersagen, sondern das Wissen, welchen man glauben kann.

Als Materials Informatics Scientist (Evaluation-focused) sind Sie verantwortlich für die Bewertung und Validierung von KI-Modellen, die auf die Materialentdeckung angewendet werden. Ihre Rolle besteht darin, sicherzustellen, dass die Leistungsansprüche der Modelle bedeutungsvoll, vergleichbar und entscheidungsrelevant sind und dass der Fortschritt in der KI für Materialien echte Verbesserungen in der Entdeckung widerspiegelt, nicht Artefakte von Metriken oder Datensätzen.

Diese Rolle dreht sich nicht um den Aufbau neuer Modelle. Es geht darum, die Standards zu definieren, nach denen Modelle beurteilt werden. Ihre Aufgaben umfassen:

• Die Bewertung als wissenschaftliche Disziplin übernehmen
• Entwicklung, Implementierung und Pflege von Bewertungsrahmen für KI-Modelle in verschiedenen Materialentdeckungsaufgaben
• Definition von Metriken und Protokollen, die Generalisierung, Robustheit, Unsicherheit und experimentelle Relevanz widerspiegeln
• Identifizierung von Fehlerquellen, Datenleckagen und irreführenden Leistungsindikatoren
• Modelle hinterfragen und vergleichen
• Systematische Benchmarking verschiedener Modellklassen, Trainingsregime und Darstellungen
• Bewertung von Kompromissen zwischen Genauigkeit, Unsicherheit, Dateneffizienz und Benutzerfreundlichkeit
• Klare, verteidigbare Empfehlungen geben, welche Modelle vertrauenswürdig, einsetzbar oder abzulehnen sind
• KI-Leistung mit realen Ergebnissen verknüpfen
• Verhalten von Modellen mit experimentellen Ergebnissen und programmübergreifenden Zielen verbinden
• Verbesserungen unterscheiden, die Entscheidungen ändern, von denen, die nur abstrakte Werte verbessern
• Forschungsteams und Programmteams helfen zu verstehen, was aktuelle Modelle zuverlässig können und was nicht
• Robuste analytische Werkzeuge entwickeln
• Professionelle Skripte und Analyse-Pipelines für Bewertung und Benchmarking entwickeln und pflegen
• Komplexe, hochdimensionale Ergebnisse so visualisieren, dass sie echte Einblicke bieten
• Disziplinierte, reproduzierbare Handhabung von Daten, Code und Ergebnissen sicherstellen
• Wahrheit klar kommunizieren
• Ergebnisse klar präsentieren an KI-Forscher, Materialwissenschaftler und Führungskräfte
• Kurzfassungen erstellen, die die Organisation um eine gemeinsame Sicht auf Beweise und Unsicherheiten vereinen
• Als unabhängiger wissenschaftlicher Referenzpunkt fungieren, wenn Ansprüche validiert werden müssen

Ihr Profil: PhD (stark bevorzugt) oder Master-Abschluss in Materialwissenschaft, Chemie, Physik, maschinellem Lernen oder einem verwandten Bereich. Bedeutende Erfahrung (typischerweise 5–8 Jahre) in der Arbeit mit wissenschaftlichen oder ML-Systemen unter realer Unsicherheit. Nachgewiesene Erfahrung in der Bewertung, Benchmarking oder Validierung von Modellen, nicht nur im Aufbau. Starke Programmierkenntnisse in Python und wissenschaftlichen Datentools. Tiefes Verständnis für Rigor, Reproduzierbarkeit und sorgfältige Interpretation von Ergebnissen. Englisch fließend, zusätzliche Sprachen bevorzugt.

Über uns: Dunia, was „Welt“ in über 20 Sprachen bedeutet, spiegelt unseren Fokus wider, Technologien zu entwickeln, die globalen Wohlstand liefern. Durch die Kombination von Physik, KI und Automatisierung beschleunigen wir die Materialentdeckung für nächste Generation Energie- und Industriesysteme. Unsere Arbeit hilft, Energie zugänglicher und Materialien erschwinglicher und widerstandsfähiger zu machen, während sie umgestaltet, wie Wissenschaft von der Idee zur Wirkung gelangt. Schließen Sie sich uns an, um an Problemen zu arbeiten, bei denen Fortschritt wirklich kumuliert.

Wir streben danach, einen vielfältigen und integrativen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem sich jeder willkommen und sicher fühlt, sein authentisches Selbst zu sein. Unkonventionelle Karrierewege sind willkommen und geschätzt. Wenn Sie unsere Vision teilen, können Sie sicher sein, dass wir möchten, dass Sie erfolgreich sind. Sie könnten genau der richtige Kandidat für diese oder andere Rollen sein, die noch nicht eröffnet wurden. Kontaktieren Sie uns und folgen Sie uns auf LinkedIn!