Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Systeme für wissenschaftliche Entdeckungen und komplexe physikalische Systeme.
- Unternehmen: Saarland Universität, ein innovativer Ort für Forschung und Entwicklung.
- Vorteile: Vollfinanzierte Doktorandenstelle, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu modernster Technologie.
- Weitere Informationen: Internationale Forschungsumgebung mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Materialwissenschaften mit KI und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik und starke Kenntnisse in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60132 - 81996 € pro Jahr.
Organisation/Company: Saarland University
Department: Data Driven Simulation and Analysis in Material Science
Research Field: Computer science
Researcher Profile: First Stage Researcher (R1)
Positions: PhD Positions
Application Deadline: 15 Aug 2026 - 23:59 (Europe/Berlin)
Country: Germany
Type of Contract: Temporary
Job Status: Full-time
Hours Per Week: 39,5
Offer Starting Date: 1 Sep 2026
Is the job funded through the EU Research Framework Programme? Not funded by a EU programme
Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure? Yes
Offer Description: Unsere Gruppe entwickelt LLMs und agentische KI-Systeme für wissenschaftliche Entdeckungen, Ingenieurwesen und physikalische Systeme. Wir untersuchen, wie KI über wissenschaftliche Probleme nachdenken, mit Simulationssoftware interagieren und das Design komplexer physikalischer Systeme unterstützen kann. Die Gruppe ist gemeinsam an der Universität des Saarlandes und DFKI in Saarbrücken eingebettet.
Aktuelle Forschungsrichtungen umfassen:
- KI für wissenschaftliches Rechnen – neuronale Operatoren und lernbasierte Surrogate für physikalische Systeme
- LLMs und wissenschaftliche Agenten – große Sprachmodelle, die autonom nachdenken, planen und wissenschaftliche Arbeitsabläufe ausführen
- KI für Ingenieurdizern – LLM-gesteuerte Agenten für autonome Optimierung und Design von Materialien, Strukturen und Prozessen
- Multimodale wissenschaftliche KI – Integration von Sprache, Bildern, Sensordaten und Simulationen
- Alignment für wissenschaftliche KI – skalierbare Aufsicht, Verifizierung und Kontrolle von LLM-basierten Agenten
- KI für Materialentdeckung – generative Modelle, aktives Lernen und autonome Entdeckung neuartiger Materialien
Wir begrüßen Bewerbungen von Kandidaten, deren Interessen mit einer oder mehreren dieser Richtungen übereinstimmen und die begeistert sind, die Schnittstelle zwischen KI und den Naturwissenschaften voranzutreiben.
Wo zu bewerben: E-Mail: roland.aydin@uni-saarland.de
Anforderungen:
- Forschungsfeld: Computerwissenschaften
- Bildungsniveau: Masterabschluss oder gleichwertig
- Fähigkeiten/Qualifikationen: Starke Grundlagen in Machine Learning und Deep Learning, Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow und/oder JAX, Interesse an wissenschaftlichem Rechnen und Simulation, starke analytische Fähigkeiten, ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeiten, unabhängiger und strukturierter Arbeitsstil
Besondere Anforderungen:
- Veröffentlichungen in relevanten Forschungsbereichen
- Beiträge zu Open-Source-Software
- Erfahrung mit:
- Foundation Models
- Large Language Models
- LLM Fine-Tuning
- Agentic AI Systems
- Diffusionsmodelle
- Wissenschaftliche Simulationssoftware
- HPC Computing
Sprachen: Englisch, Niveau: Ausgezeichnet
Interne Antragsformulare erforderlich: Vollständig finanzierte Doktorandenstelle (TV-L E13), internationales Forschungsumfeld, gemeinsame Zugehörigkeit zur Universität des Saarlandes und DFKI, Zugang zu modernster GPU- und HPC-Infrastruktur, Kooperationsmöglichkeiten mit führenden internationalen Partnern, flexible Arbeitszeiten und Teleworking-Optionen, familienfreundlicher Arbeitsplatz, berufliche Entwicklung und Sprachkurse, Programme zur betrieblichen Gesundheitsförderung, Universitätsporteinrichtungen, Zuschuss für öffentliche Verkehrsmittel (Job Ticket).
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Doctoral Researcher (PhD Candidate) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei EURAXESS zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Doctoral Researcher (PhD Candidate) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Doctoral Researcher (PhD Candidate) bei EURAXESS gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EURAXESS vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für EURAXESS entscheidend sein!
