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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle maschinelles Lernen für selbst-erklärende neuronale Netzwerke in der Materialwissenschaft.
- Arbeitgeber: Karlsruher Institut für Technologie mit innovativer Forschungsumgebung.
- Mitarbeitervorteile: Zugang zu modernster Technologie, Zusammenarbeit mit führenden Experten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten zur CO2-Reduktion.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Interesse an chemischen Prozessen.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrieremöglichkeiten und internationaler Zusammenarbeit.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Als erfolgreicher Kandidat werden Sie an der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens in der AI for Materials Science (AiMat) Gruppe von Pascal Friederich arbeiten. Sie werden mit Partnern im DFG-Graduiertenkolleg „Molekulare Maschinenlernen“ zusammenarbeiten, insbesondere mit experimentellen Partnern im Projekt „Entwicklung von photocatalytischen Systemen zur CO2-Reduktion, die durch synergistische Zusammenarbeit von maschinellem Lernen und automatisierten Laboren an KIT vorangetrieben werden“. Insbesondere werden Sie Forschung im aufstrebenden Bereich der selbst-erklärenden graphischen neuronalen Netzwerke für Moleküle durchführen und deren Integration in automatisierte Synthese- und Charakterisierungsabläufe in Zusammenarbeit mit einem der weltweit führenden automatisierten Syntheselabore am Institut für Organische Chemie am KIT. Ihre Arbeit umfasst die Vorbereitung wissenschaftlicher Manuskripte und die Präsentation Ihrer Ergebnisse auf Workshops und Konferenzen.
Explainable AI Methods for Self-Driving Labs at Karlsruhe Institute of Technology Arbeitgeber: ELLIS
Kontaktperson:
ELLIS HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Explainable AI Methods for Self-Driving Labs at Karlsruhe Institute of Technology
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der KI- und Materialwissenschafts-Community in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – oft öffnen sich dadurch Türen zu neuen Möglichkeiten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du nicht nur deine technischen Fähigkeiten präsentierst, sondern auch zeigst, wie du in einem Team arbeiten kannst. Bei uns im AiMat-Team legen wir großen Wert auf Zusammenarbeit und Kommunikation!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse an den Projekten, an denen du arbeiten möchtest. Wenn du dich über die DFG Prioritätsprogramme informierst und spezifische Fragen stellst, beeindruckst du die Interviewer und zeigst, dass du wirklich engagiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht und du alle aktuellen Informationen über offene Stellen und Projekte erhältst. Lass uns gemeinsam an der Zukunft der KI arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Explainable AI Methods for Self-Driving Labs at Karlsruhe Institute of Technology
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, die deine Persönlichkeit widerspiegelt. Das macht einen großen Unterschied und hilft uns, dich besser kennenzulernen.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du alle relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die zu der Stelle passen. Wenn du schon mal mit maschinellem Lernen oder automatisierten Labors gearbeitet hast, lass es uns wissen!
Klarheit ist der Schlüssel: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So wird es für uns einfacher, deine Qualifikationen zu erfassen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an der richtigen Stelle landet und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ELLIS vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der erklärbaren KI
Mach dich mit den Konzepten der erklärbaren KI vertraut, insbesondere im Kontext von graph neural networks. Sei bereit, deine Kenntnisse über deren Anwendung in der Materialwissenschaft zu erläutern und wie sie in automatisierte Syntheseprozesse integriert werden können.
✨Bereite Beispiele aus deiner Forschung vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und wie diese mit den Anforderungen der Stelle übereinstimmen. Zeige, wie du maschinelles Lernen in deinen bisherigen Arbeiten angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Kenntnis der DFG Prioritätsprogramme
Informiere dich über das DFG Prioritätsprogramm „Molekulare Maschinenlernen“ und dessen Ziele. Zeige dein Interesse an der Zusammenarbeit mit experimentellen Partnern und wie du zur Entwicklung von photocatalytischen Systemen beitragen kannst.
✨Präsentationsfähigkeiten schärfen
Da du deine Ergebnisse auf Workshops und Konferenzen präsentieren musst, übe deine Präsentationsfähigkeiten. Bereite eine kurze Präsentation über ein relevantes Thema vor, um deine Fähigkeit zu demonstrieren, komplexe Informationen klar und verständlich zu kommunizieren.