Postdoctoral Researcher – Computational Electron Microscopy and M...

Das multidisziplinäre Institut für Fortgeschrittene Simulation - Materialdatenwissenschaft und Informatik (IAS-9) vereint Disziplinen von Datenanalyse und maschinellem Lernen bis hin zu Materialsimulation, Forschungsdatenmanagement und Softwareentwicklung. Dabei extrahieren wir neue Informationen aus Simulationen und Experimenten, identifizieren Muster und Trends in Mikroskopiedaten und verbessern unser Verständnis dafür, warum Materialien und Prozesse so funktionieren, wie sie es tun. Wir profitieren von einer starken Verbindung zum Ernst Ruska-Zentrum für Mikroskopie und Spektroskopie mit Elektronen (ER-C) und zum Jülicher Supercomputing-Zentrum.

Innerhalb von IAS-9 entwickelt die Gruppe Deep Learning für Elektronenmikroskopie maschinelle Lernmethoden, die auf der Physik der Messung basieren, anstatt auf generischen Bildstatistiken. Wir suchen einen Postdoktoranden, dessen wissenschaftliches Zuhause die Elektronenmikroskopie selbst ist und der die rechnerischen Methoden entwickeln möchte, die das Feld jetzt benötigt: Identifizierung, wo Mikroskopiefragen tatsächlich neue Methoden erfordern, deren Entwicklung und Validierung anhand realer experimenteller Daten.

Ihr Job

• Durchführung von Forschungen an der Schnittstelle zwischen Elektronenmikroskopie und maschinellem Lernen, einschließlich der Anwendung und Anpassung etablierter Methoden, Datenanalyse und Verbreitung von Ergebnissen.
• Identifizierung offener Fragen in der Elektronenmikroskopie, bei denen der Fortschritt durch Analyse und nicht durch Instrumentierung begrenzt ist, und wo neue Methoden des maschinellen Lernens daher echten wissenschaftlichen Gewinn bieten.
• Entwicklung, Training und Evaluierung von Deep-Learning-Modellen für Mikroskopiedaten – Realraumabbildung, 4D-STEM-Diffraktion und in-situ-Zeitserien – einschließlich der Konstruktion und Charakterisierung der experimentellen und simulierten Datensätze, die Ihre Forschung erfordert.
• Festlegung, was physikalisch sinnvolle Bewertungen für solche Modelle bedeutet: Was eine korrekte Antwort ausmacht, wann ein Ergebnis ein Artefakt der Messung ist und welche Fehlermodi für die zugrunde liegende Materialwissenschaft wichtig sind.
• Durchführung und Interpretation von Simulationsstudien (z.B. Multislice-, Bloch-Wellen-Methoden), die Experiment, Theorie und Modellverhalten verbinden.
• Teilnahme an der wissenschaftlichen Agenda unserer Zusammenarbeit mit dem ER-C: Einbringung von Mikroskopiefragen in unsere Methodentwicklung und Umwandlung von Modellergebnissen in Aussagen, die für Mikroskopiker von Bedeutung sind.
• Veröffentlichung in Fachzeitschriften für Mikroskopie und Materialwissenschaft sowie auf Veranstaltungen zum maschinellen Lernen und Beitrag zu offenen Datensätzen, Benchmarks und Software.
• Co-Betreuung von Doktoranden und Masterstudenten sowie Mitwirkung an der Antragstellung und an den Drittmittelprojekten der Gruppe.

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Masterstudium und Promotion in Physik, Materialwissenschaft oder einem eng verwandten Bereich.
• Tiefgehende Kenntnisse der Elektronenmikroskopie, einschließlich Bildbildung und Kontrastmechanismen, Elektronendiffraktion und umfangreiche Erfahrung in mindestens einer der folgenden Methoden: 4D-STEM, in-situ oder operando Mikroskopie oder quantitative HR(S)TEM.
• Erfahrung mit Simulationen der Elektronenmikroskopie (z.B. Multislice- oder Bloch-Wellen-Methoden) oder mit der Entwicklung quantitativer Datenanalysepipelines für Mikroskopiedaten, was ein großer Vorteil wäre.
• Praktische Erfahrung im Training von Deep-Learning-Modellen, solide Programmierkenntnisse in Python und gute Kenntnisse in PyTorch oder einem gleichwertigen Framework.
• Ein klares Interesse an der Entwicklung von Methoden und die Motivation, Ihre Expertise im Bereich maschinelles Lernen innerhalb der Gruppe erheblich zu vertiefen.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten über disziplinäre Grenzen hinweg; ein großer Teil des Wertes dieser Rolle liegt darin, zwei Forschungscommunities zu ermöglichen, einander zu verstehen.
• Starke analytische Fähigkeiten, Kreativität.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift mit umfangreichem Wortschatz sind erforderlich (mindestens B2-Niveau gemäß dem CEFR), idealerweise unterstützt durch ein Zertifikat, das das Sprachniveau bestätigt.

Unsere Vorteile für Sie

• Sinnvolle Aufgaben: Die Möglichkeit, spannende Forschung in einem internationalen und multidisziplinären Umfeld mit hervorragender Infrastruktur durchzuführen und Ihren Ruf in einem dynamischen und sehr aktiven Forschungsfeld zu stärken.
• Arbeitsumfeld: Ein kreatives Arbeitsumfeld an einer führenden Forschungseinrichtung, gelegen auf einem attraktiven Forschungscampus in Aachen und am Forschungszentrum Jülich.
• Arbeitsort: Der Arbeitsort kann zwischen Aachen und Jülich variieren. Zunächst wird die Arbeit hauptsächlich in Aachen stattfinden.
• Wissenschaftlicher Austausch: Die Möglichkeit, an nationalen und internationalen Konferenzen teilzunehmen.
• Work-Life-Balance: Optimale Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben sowie eine familienfreundliche Unternehmenspolitik. Die Option flexibler Arbeitszeiten (in Bezug auf den Standort) ist nach Rücksprache und in Übereinstimmung mit anstehenden Aufgaben und (vor Ort) Terminen grundsätzlich verfügbar.
• Urlaub: Sie erhalten 30 Tage Urlaub plus zusätzliche freie Tage (z.B. zwischen Weihnachten und Neujahr).
• Flexibilität: Flexible Arbeitszeitmodelle, einschließlich Optionen nahe Vollzeit, ermöglichen es Ihnen, Ihre Arbeitszeiten an Ihre individuellen Bedürfnisse anzupassen.
• Wissen & Weiterbildung: Ihre berufliche Entwicklung ist uns wichtig – wir bieten gezielte, individuelle Unterstützung.
• Gesundheit & Wohlbefinden: Ihre Gesundheit ist uns wichtig. Sie können sich auf ein umfassendes betriebliches Gesundheitsmanagement mit einem breiten Angebot freuen – z.B. ein Beachvolleyballfeld, Laufgruppen, Yogakurse und vieles mehr. Darüber hinaus stehen Ihnen unser betrieblicher Gesundheitsdienst und ein erfahrenes Sozialberatungsteam vor Ort zur Verfügung.
• Erfolgreicher Start: Es ist uns wichtig, dass Sie sich schnell im Team einleben und eine strukturierte Einarbeitung für Ihre Aufgaben erhalten. Wir unterstützen Sie von Anfang an und erleichtern Ihnen den Einstieg mit unseren Welcome Days und Welcome Guide.
• Faire Vergütung: Je nach Ihren bestehenden Qualifikationen und den Ihnen übertragenen Aufgaben werden Sie in die Entgeltgruppe 13 des TVöD-Bund eingestuft. Alle Informationen zum TVöD-Bund finden Sie auf der BMI-Website. Die monatlichen Gehälter in Euro finden Sie auf Seite 69 ff. des PDF-Downloads.
• Zusätzliche Leistungen: Profitieren Sie von attraktiven Zusatzleistungen wie einer betrieblichen Altersvorsorge mit Arbeitgeberbeitrag. Neben dem Grundgehalt gibt es einen zusätzlichen Jahresbonus unter dem Tarifvertrag in Höhe von 75 % eines Monatsgehalts sowie vermögenswirksame Leistungen.
• Perspektive: Nach einem 2-jährigen befristeten Vertrag ist es unser Ziel, Sie unbefristet einzustellen. Lassen Sie uns diese Zeit nutzen, um herauszufinden, wie gut wir zusammenpassen.
• Unterstützung für internationale Mitarbeiter: Unser International Advisory Service erleichtert internationalen Mitarbeitern den Einstieg.
• Karrierezentrum: Sie erhalten explizite Unterstützung hinsichtlich Ihrer Karriereentwicklungsmöglichkeiten.

Um sich zu bewerben, reichen Sie bitte einen vollständigen Lebenslauf einschließlich einer Publikationsliste, ein Motivationsschreiben, in dem Sie Ihre Forschungsinteressen und deren Verbindung zu dieser Position beschreiben, sowie alle Hochschulzeugnisse und -zertifikate ein.

Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, z.B. in Bezug auf Alter, Geschlecht, Behinderung, sexuelle Orientierung / Identität sowie soziale, ethnische und religiöse Herkunft. Ein vielfältiges und inklusives Arbeitsumfeld mit Chancengleichheit, in dem jeder sein Potenzial entfalten kann, ist uns wichtig.

Arbeitsort: Aachen und Jülich

Startdatum: So bald wie möglich

Arbeitszeit: 39 Stunden / Woche

Gehalt: Entgeltgruppe 13 TVöD-Bund

Bewerbungsfrist: Die Stelle wird veröffentlicht, bis sie erfolgreich besetzt ist.