Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und teste Machine Learning-Algorithmen für Solarzellen.
- Arbeitgeber: Helmholtz-Zentrum Berlin forscht an Materialien für klimaneutrale Technologien.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und attraktive Vergütung.
- Warum dieser Job: Trage zur Entwicklung innovativer Lösungen für eine nachhaltige Zukunft bei.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc oder PhD in relevantem Bereich, Erfahrung mit Machine Learning und Python.
- Andere Informationen: Befristeter Vertrag über 24 Monate mit vielfältigen Networking-Möglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Postdoc (f/m/d) Stability Modelling of Perovskite-Silicon Tandem Solar Cells
Reference No.: SE 2025/24
At Helmholtz-Zentrum Berlin, we research materials and processes for next-generation solar cells that are highly efficient, durable and cost-effective. Monolithic perovskite–silicon tandem solar cells are among the most promising technologies. In the laboratory, we have already achieved a world record efficiency of over 30% with such devices, and – partly in collaboration with industry partners – we are developing scalable processes for industrially relevant cells and modules.
Postdoc (f/m/d) Stability Modelling of Perovskite-Silicon Tandem Solar Cells
Reference No.: SE 2025/24
At Helmholtz-Zentrum Berlin, we research materials and processes for next-generation solar cells that are highly efficient, durable and cost-effective. Monolithic perovskite–silicon tandem solar cells are among the most promising technologies. In the laboratory, we have already achieved a world record efficiency of over 30% with such devices, and – partly in collaboration with industry partners – we are developing scalable processes for industrially relevant cells and modules.
In the TruStable project, a collaboration between Hanwha Q CELLS GmbH, Helmholtz-Zentrum Berlin, Forschungszentrum Jülich and the Fraunhofer Centre for Silicon Photovoltaics, we aim to utilise and expand outdoor datasets on perovskite-based solar cells to develop data-driven models that improve solar cell reliability and enable long-term performance predictions. Data from past and ongoing field tests, indoor ageing tests and post-mortem analyses will be used to identify failure modes. Based on this, alternative manufacturing methods and early detection algorithms will be developed.
Your Tasks
- Based on the data recorded in the team, you will develop and test machine learning algorithms for perovskite tandem solar cells\‘ energy yield and degradation
- Data cleaning and preparation
- Assisting integration of the experimental data into the data management system
- Participation in the results dissemination, including writing scientific papers and reporting research results in conferences and seminars
- Participating in project activities and writing reports
Your Profile
- MSc or PhD in a relevant field
- Experience with Machine Learning modeling
- Coding experience, preferably Python
- Basic knowledge of databases tools and concepts
- Basic knowledge in Photovoltaics is a plus
- Experience working with time series data is a plus
- Good oral and written English are essential, German language is a plus
Your Benefits
- Opportunity to contribute to the development of innovative materials and technological solutions for a climate-neutral future in cooperation with leading international researchers
- Commitment to diversity and sustainability through an inclusive working environment, promotion of diversity sensitivity and implementation of sustainable and climate-neutral methods
- Career-enhancing networking opportunities and individual mentoring and support from the HZB Graduate Centre and HZB Postdoc Office
- Attractive remuneration through payment according to Public Service Wage Agreement (TVöD Bund)
- 30 days holiday/year
- Extensive additional benefits, such as company pension plan (VBL), subsidy for public transport (Deutschlandticket Job) and company sports programmes
- Good work-life balance through counselling services on family and career and flexible working time models: Flexitime, part-time, hybrid working
- And a team that is looking forward to meeting you!
Fixed term contract for 24 months.The salary is based on the Collective Agreement for the German Public Service (TVöD-Bund).
How to apply
We look forward to receiving your application via our application management system by 28.09.2025. For reasons of data protection regulations,we are unfortunately unable to consider applications that reach us by any other means (such as email or mail) in the application process.
We very much want our workplace to be diverse, and welcome applications from people with different backgrounds.It is our mission to promote equal opportunities and to improve women’s representation in the workforce.We are therefore very interested in receiving applications from women.Where the qualifications are met, we will give preference to people with disabilities.
For German version, please click on the following link: German Version.
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Climate change poses serious challenges to the whole world.
At Helmholtz-Zentrum Berlin, we are researching materials for a climate-neutral future.1400 employees from all over the world are working together at HZB towards this goal.Join us, and help us achieve it!
Learn more about HZB on our website .
CONTACT
Dr Mark Khenkin #J-18808-Ljbffr
Postdoc (f/m/d) Stability Modelling of Perovskite-Silicon Tandem Solar Cells Arbeitgeber: Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie GmbH (HZB)

Kontaktperson:
Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie GmbH (HZB) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Postdoc (f/m/d) Stability Modelling of Perovskite-Silicon Tandem Solar Cells
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren, die in der Solarzellenforschung tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der Perovskit-Solarzellen. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Forschung hast.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Machine Learning und Datenanalyse auffrischst. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu diskutieren.
✨Tipp Nummer 4
Engagiere dich in relevanten Online-Communities oder Foren, um dein Wissen zu erweitern und Kontakte zu knüpfen. Dies kann dir helfen, mehr über die Anforderungen der Position zu erfahren und dich besser darauf vorzubereiten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Postdoc (f/m/d) Stability Modelling of Perovskite-Silicon Tandem Solar Cells
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, wie z.B. den Abschluss (MSc oder PhD) und die Erfahrung mit Machine Learning. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Programmierung, insbesondere in Python, hervor. Wenn du Kenntnisse in Photovoltaik oder Zeitreihendaten hast, erwähne diese ebenfalls, um deine Eignung zu unterstreichen.
Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben: Erkläre, warum du an der Forschung zu Perovskit-Silizium Tandem-Solarzellen interessiert bist und wie deine Fähigkeiten zur Erreichung der Projektziele beitragen können. Zeige deine Begeisterung für nachhaltige Technologien und deine Motivation, Teil des Teams zu werden.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Vergiss nicht, die Bewerbung über das angegebene Bewerbungsmanagementsystem einzureichen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie GmbH (HZB) vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Photovoltaik
Da die Position sich auf Perovskit-Silizium-Tandemsolarzellen konzentriert, solltest du ein solides Verständnis der Photovoltaik-Grundlagen haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu den verschiedenen Technologien und deren Vor- und Nachteilen zu beantworten.
✨Bereite Beispiele für Machine Learning vor
Da Erfahrung mit Machine Learning gefordert ist, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder Studienprojekten parat haben. Erkläre, wie du Algorithmen entwickelt und getestet hast, und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Kenntnisse in Datenmanagement betonen
Die Integration experimenteller Daten in ein Datenmanagementsystem ist Teil der Aufgaben. Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Datenbanken und Datenmanagement-Tools hervorhebst und bereit bist, darüber zu sprechen, wie du diese Fähigkeiten angewendet hast.
✨Englischkenntnisse demonstrieren
Gute Englischkenntnisse sind für die Position unerlässlich. Sei bereit, während des Interviews auf Englisch zu kommunizieren und eventuell technische Begriffe oder Konzepte zu erklären, um deine Sprachfähigkeiten zu demonstrieren.