PhD Student Data Science, Materials Science (m/f/d)
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Jülich Vollzeit 40000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe interdisziplinäre Forschung zur Entwicklung fortschrittlicher Materialien durch.
  • Arbeitgeber: Forschungszentrum Jülich ist eines der größten Forschungszentren Europas mit einem Fokus auf gesellschaftliche Herausforderungen.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten warten auf dich.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit innovativen Lösungen in einem kreativen und internationalen Umfeld.
  • Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Data Science, Materialwissenschaft oder ähnlichem mit starkem ML-Hintergrund erforderlich.
  • Andere Informationen: Wir fördern Vielfalt und Chancengleichheit in einem inklusiven Arbeitsumfeld.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 40000 - 60000 € pro Jahr.

Conducting research for a changing society: This is what drives us at Forschungszentrum Jülich. As a member of the Helmholtz Association, we aim to tackle the grand societal challenges of our time and conduct research into the possibilities of a digitized society, a climate-friendly energy system, and a resource-efficient economy. Work together with around 7,500 employees in one of Europe’s biggest research centers and help us to shape change!

Are you eager to pursue a four-year doctoral project that bridges scientific disciplines? Are you excited by complex societal challenges that demand interdisciplinary solutions? Then the Program for Collaborative Doctoral Projects is the perfect opportunity for you. Many of today’s most pressing problems can only be tackled through interdisciplinary collaboration. That’s why our projects are designed specifically to connect diverse scientific fields and foster cross-institutional collaboration, enabling you to benefit from the combined expertise and supervision of experienced researchers from multiple institutes at Forschungszentrum Jülich. As one of Europe’s largest and most multidisciplinary research centers, Forschungszentrum Jülich offers access to state-of-the-art infrastructure and a vibrant scientific community. Join us in developing solutions for a rapidly changing world and help shape the future by working in an international environment. For more information about the Program for Collaborative Doctoral Projects, please visit: https://go.fzj.de/Collaborative-Doctoral-Projects.

We are offering an interesting

Collaborative Doctoral Project (PhD Position) – Accelerated Materials Development by Combining High-Throughput and AI Approaches

The accelerated development of advanced materials is essential for addressing major challenges in energy, mobility, and sustainability. Traditional trial-and-error methods in materials design are often too slow, costly, and inefficient to cope with the increasing complexity of performance and resource-efficiency requirements. This collaborative doctoral project brings together the Institute of Advanced Simulation – Materials Data Science and Informatics (IAS-9) and the Institute of Energy Materials and Devices – Structure and Function of Materials (IMD-1) to establish a data-driven, experimentally grounded workflow for rapid microstructure-property optimization in steels. The PhD student will play a central role in this interdisciplinary initiative. They will:

  • Develop and apply machine learning (ML) methods – including surrogate modeling, feature extraction, and inverse design algorithms
  • Generate synthetic microstructures (based on the open-source OptiMic software)
  • Perform descriptor extraction and micromechanical simulations (MCRpy, DAMASK)
  • Vary the material processing parameters, which results in materials with diverse microstructures and mechanical properties
  • Perform experimental characterizations of additive-manufactured and heat-treated steels, using state-of-the-art methods, such as scanning electron microscopy (SEM), electron backscatter diffraction (EBSD), X-ray diffraction (XRD), and nanoindentation, for generating their own data sets
  • A completed university degree (master’s or equivalent) with excellent grades in the field of data science, material science, mechanical engineering, physics, or similar, with a strong machine learning or simulation background
  • In-depth practical experience in at least one programming language (preferably Python)
  • Ideally, some practical experience in material characterization methods
  • Structured and analytical thinking as well as a systematic, careful, independent, and reliable working method
  • Strong cooperation and communication skills and the ability to work as part of a team
  • Excellent written and spoken English skills

Please note that only applications including a motivation letter, CV, and university degree certificates and grade transcripts can be accepted. We work on the very latest issues that impact our society and are offering you the chance to actively help in shaping the change! We offer ideal conditions for you to complete your doctoral degree:

  • A creative work environment at a leading research facility, located on an attractive research campus at the TZA Aachen (https://tza-aachen.de) and the Forschungszentrum Jülich
  • The opportunity to gain your reputation in a dynamic and highly active research field
  • Further development of your personal strengths, e.g., through an extensive range of training courses; a structured program of continuing education and networking opportunities specifically for doctoral researchers via JuDocS, the Jülich Center for Doctoral Researchers and Supervisors: https://www.fz-juelich.de/en/judocs
  • Flexible working hours and various opportunities to reconcile work and private life, such as the option of slightly reduced working hours and 30 days of annual leave
  • Targeted services for international employees, e.g., through our International Advisory Service
  • Opportunity to participate in (international) conferences and project meetings
  • Continuous professional support from your scientific supervisors

In addition to exciting tasks and a collaborative working atmosphere at Jülich, we have a lot more to offer: https://go.fzj.de/benefits.

We offer a four-year PhD position. Salary and social benefits will conform to the provisions of the Collective Agreement for the Public Service (TVöD). Depending on your qualifications and the precise nature of the tasks, we offer salary grade 13 TVöD-Bund (up to 100%) and additionally 60% of a monthly salary as special payment („Christmas bonus“). The monthly salaries in euro can be found on the BMI website: https://go.fzj.de/bmi.tvoed.entgelt.

Further information on doctoral degrees at Forschungszentrum Jülich (including its various branch offices) is available at https://www.fz-juelich.de/en/careers/phd.

We welcome applications from people with diverse backgrounds, e.g., in terms of age, gender, disability, personal orientation / identity, and social, ethnic, and religious origin. A diverse and inclusive working environment with equal opportunities, in which everyone can realize their potential, is important to us.

Further information on diversity and equal opportunities can be found at https://go.fzj.de/equality.

PhD Student Data Science, Materials Science (m/f/d) Arbeitgeber: HDS-LEE

Das Forschungszentrum Jülich ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem kreativen und dynamischen Umfeld an bedeutenden gesellschaftlichen Herausforderungen zu arbeiten. Mit Zugang zu modernster Infrastruktur und einer lebendigen wissenschaftlichen Gemeinschaft fördern wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung durch ein strukturiertes Weiterbildungsprogramm und flexible Arbeitszeiten. Zudem legen wir großen Wert auf Diversität und Chancengleichheit, sodass Sie in einem inklusiven Arbeitsumfeld Ihr volles Potenzial entfalten können.
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Kontaktperson:

HDS-LEE HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: PhD Student Data Science, Materials Science (m/f/d)

Tipp Nummer 1

Nutze Networking-Möglichkeiten, um Kontakte zu aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern des Forschungszentrums Jülich zu knüpfen. Plattformen wie LinkedIn oder wissenschaftliche Konferenzen sind ideal, um mehr über die Unternehmenskultur und aktuelle Projekte zu erfahren.

Tipp Nummer 2

Informiere dich gründlich über die spezifischen Forschungsprojekte, die im Rahmen des Programms für kollaborative Doktorandenprojekte angeboten werden. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du ein echtes Interesse an den Themen hast und bereit bist, aktiv zur Lösung beizutragen.

Tipp Nummer 3

Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf maschinelles Lernen und Materialwissenschaften beziehen. Du könntest gebeten werden, deine Kenntnisse in diesen Bereichen zu demonstrieren, also stelle sicher, dass du aktuelle Trends und Technologien kennst.

Tipp Nummer 4

Zeige deine Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeiten in Gesprächen. Da interdisziplinäre Zusammenarbeit wichtig ist, solltest du Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung bereit haben, die deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit in einem Team unter Beweis stellen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD Student Data Science, Materials Science (m/f/d)

Maschinenlernen (ML) Methoden
Programmierkenntnisse in Python
Materialcharakterisierungsmethoden
Analytisches Denken
Strukturierte Arbeitsweise
Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten
Erfahrung mit Mikromechanik-Simulationen (z.B. MCRpy, DAMASK)
Kenntnisse in der Generierung synthetischer Mikrostrukturen (z.B. OptiMic)
Vertrautheit mit experimentellen Charakterisierungsmethoden (z.B. SEM, EBSD, XRD, Nanoindentation)
Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für das interdisziplinäre Forschungsprojekt und deine spezifischen Fähigkeiten im Bereich Data Science und Materialwissenschaften darlegst. Betone, wie deine Erfahrungen und Kenntnisse zur Lösung komplexer gesellschaftlicher Herausforderungen beitragen können.

Lebenslauf: Erstelle einen klar strukturierten Lebenslauf, der deine akademische Ausbildung, relevante Praktika und praktische Erfahrungen im Bereich Programmierung und Materialcharakterisierung hervorhebt. Achte darauf, dass alle Informationen aktuell und präzise sind.

Dokumente zusammenstellen: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente wie dein Motivationsschreiben, Lebenslauf sowie Nachweise über deinen Studienabschluss und Notenübersichten vollständig und in einem einheitlichen Format bereitstellst. Überprüfe, ob alles gut lesbar ist.

Sprache und Stil: Achte darauf, dass dein Schreiben in fehlerfreiem Englisch verfasst ist. Verwende eine klare und präzise Sprache, um deine Gedanken zu vermitteln. Vermeide Fachjargon, der nicht allgemein verständlich ist, und achte auf einen professionellen Ton.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HDS-LEE vorbereitest

Verstehe die interdisziplinäre Natur des Projekts

Da das Projekt eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen erfordert, solltest du dich darauf vorbereiten, wie deine Fähigkeiten in Data Science und Materialwissenschaften zur Lösung komplexer gesellschaftlicher Herausforderungen beitragen können.

Bereite Beispiele für praktische Erfahrungen vor

Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder Studienprojekten zu nennen, die deine Kenntnisse in maschinellem Lernen und Materialcharakterisierung demonstrieren. Dies zeigt, dass du die erforderlichen Fähigkeiten mitbringst.

Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten

Da Teamarbeit und Kommunikation entscheidend sind, solltest du während des Interviews klar und präzise kommunizieren. Übe, deine Gedanken strukturiert zu präsentieren und Fragen offen zu beantworten.

Informiere dich über aktuelle Trends in der Materialwissenschaft

Halte dich über die neuesten Entwicklungen in der Materialforschung und den Einsatz von KI auf dem Laufenden. Dies zeigt dein Engagement und Interesse an dem Fachgebiet und kann dir helfen, relevante Fragen zu stellen.

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HDS-LEE
Standort: Jülich
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