PhD position (m/f/x) in Geometric Deep Learning
PhD position (m/f/x) in Geometric Deep Learning

PhD position (m/f/x) in Geometric Deep Learning

Heidelberg Vollzeit 55000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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HITS

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe bahnbrechende Forschung in geometrischem Deep Learning für Materialwissenschaften durch.
  • Arbeitgeber: Heidelberg Institute for Theoretical Studies - ein innovatives Forschungsinstitut.
  • Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und zahlreiche Zusatzleistungen.
  • Andere Informationen: Internationale und dynamische Arbeitsumgebung mit exzellenten Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Arbeite an zukunftsweisenden Projekten und gestalte neue Materialien für nachhaltige Technologien.
  • Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik, Mathematik oder theoretischer Physik erforderlich.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 60000 € pro Jahr.

Das Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS) wurde 2010 von dem Physiker und SAP-Mitbegründer Klaus Tschira (1940-2015) und der Klaus Tschira Stiftung als privates, gemeinnütziges Forschungsinstitut gegründet. HITS führt Grundlagenforschung in den Naturwissenschaften, Mathematik und Informatik durch, mit einem Fokus auf die Verarbeitung, Strukturierung und Analyse großer Mengen komplexer Daten sowie die Entwicklung von computergestützten Methoden und Software. Die Forschungsfelder reichen von Molekularbiologie bis Astrophysik. Ein wesentliches Merkmal des Instituts ist die Interdisziplinarität, die in zahlreichen gruppenübergreifenden und interdisziplinären Projekten umgesetzt wird.

HITS sucht eine vollständig finanzierte PhD-Position (m/w/x) in Geometric Deep Learning, um der Machine Learning and Artificial Intelligence (MLI) Gruppe beizutreten und Forschung im Bereich geometrisches Deep Learning für Materialwissenschaften durchzuführen. Diese Forschung ist Teil des SIMPLAIX-Konsortiums zwischen der Universität Heidelberg, dem Karlsruher Institut für Technologie und dem Heidelberg Institute for Theoretical Studies. Der Schwerpunkt der Forschung liegt auf generativen Modellen für kristalline Materialien, wie Diffusionsmodellen und Flussanpassung. Zukünftige Anwendungen dieser Technologie umfassen das Design neuartiger Materialien für Batterien und Katalysatoren zur direkten Kohlenstoffluftabscheidung.

  • Führen Sie Spitzenforschung zu generativen Modellen für Materialwissenschaften durch.
  • Kombinieren Sie Konzepte der Differentialgeometrie und Gruppentheorie für verbesserte generative Modelle, die die Symmetriegruppe des Kristallgitters des Materials nutzen.
  • Veröffentlichen Sie Ihre Forschungsergebnisse auf bedeutenden Konferenzen im Bereich maschinelles Lernen wie Neurips, ICML, ICLR und in hochrangigen Fachzeitschriften.
  • Zusammenarbeit mit anderen Mitgliedern der Forschungsgruppe und des SIMPLAIX-Konsortiums.
  • Betreuung von Forschungspraktikanten sowie Bachelor- und Masterstudierenden.

Bewerber sollten einen Masterabschluss in Informatik, Mathematik, theoretischer Physik oder einem verwandten Fachgebiet besitzen. Die Kandidaten sollten vorzugsweise über einen starken theoretischen Hintergrund im maschinellen Lernen, eine solide Grundlage in linearer Algebra und ausgezeichnete Programmierkenntnisse verfügen. Kenntnisse in Differentialgeometrie, Darstellungstheorie und mathematischer Optimierung sind von Vorteil, aber nicht erforderlich. Hohe Motivation, Begeisterung für die Arbeit in einem internationalen Team sowie starke zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten sind erforderlich.

Sie werden am Heidelberg Institute for Theoretical Studies tätig sein, wo Sie folgendes finden:

  • Eine erstklassige Forschungsumgebung und herausragende Computerinfrastruktur.
  • Ein englischsprachiges, internationales und dynamisches Arbeitsumfeld.
  • Starke internationale Verbindungen zu akademischen und industriellen Forschungslabors.

Als Organisation, die mit der Klaus Tschira Stiftung (KTS) verbunden ist, bieten wir eine Vielzahl von Vorteilen:

  • Ein wettbewerbsfähiges Gehalt basierend auf Qualifikationen und Berufserfahrung. Die Gehaltsspanne liegt zwischen 55.000,- und 60.000,- EUR p.a. für eine Vollzeitstelle.
  • Work-Life-Integration: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, zusätzliche Feiertage und die Möglichkeit, anteilig remote zu arbeiten.
  • Jobticket, Fitness- und Kinderbetreuungszuschüsse, vermögenswirksame Leistungen, betriebliche Altersvorsorge, Gesundheitsuntersuchungsgutscheine und andere attraktive Vorteile.
  • Kostenlose Parkplätze und Fahrradstellplätze mit Ladeeinrichtungen.
  • Vielfältige und subventionierte Mahlzeiten in unserem hauseigenen Restaurant mit kostenlosen Getränken sowie einer Kaffee- und Teebar.

Informelle Anfragen zu der Stelle können an Jun.-Prof. Dr. Jan Stühmer gerichtet werden. Bewerbungen werden fortlaufend geprüft. Um sich zu bewerben, senden Sie bitte die folgenden Dokumente in einer einzigen PDF-Datei:

  • Anschreiben, einschließlich Ihrer Motivation
  • Lebenslauf
  • Relevante akademische Zertifikate
  • Zusammenfassung der Forschungserfolge
  • Namen und Kontaktdaten von zwei Referenzen

HITS gGmbH steht für Chancengleichheit und wir sind fest davon überzeugt, dass unsere Forschung von inklusiven und vielfältigen Teams profitiert.

PhD position (m/f/x) in Geometric Deep Learning Arbeitgeber: HITS

Das Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS) bietet eine herausragende Forschungsumgebung mit exzellenter technischer Infrastruktur und einem internationalen, englischsprachigen Team. Als Teil der Klaus Tschira Stiftung profitieren Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten, 30 Urlaubstagen, einer wettbewerbsfähigen Vergütung sowie zahlreichen Zusatzleistungen wie Fitness- und Kinderbetreuungszuschüssen. HITS fördert die persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch enge Zusammenarbeit mit führenden akademischen und industriellen Forschungseinrichtungen.
HITS

Kontaktperson:

HITS HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: PhD position (m/f/x) in Geometric Deep Learning

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen Forschern und Fachleuten. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil bei der Jobsuche verschaffen.

Sei proaktiv!

Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere direkt Professoren oder Forscher, deren Arbeit dich interessiert. Zeige dein Interesse an ihren Projekten und frage nach möglichen Möglichkeiten zur Zusammenarbeit oder offenen Positionen.

Präsentiere deine Forschung!

Bereite eine kurze, prägnante Präsentation deiner bisherigen Forschungsarbeiten vor. Sei bereit, diese in informellen Gesprächen oder Networking-Events zu teilen. Eine klare Darstellung deiner Ergebnisse kann das Interesse potenzieller Arbeitgeber wecken.

Bewirb dich über unsere Website!

Wenn du an der PhD-Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD position (m/f/x) in Geometric Deep Learning

Geometric Deep Learning
Machine Learning
Generative Modelle
Differentialgeometrie
Gruppentheorie
Mathematische Optimierung
Lineare Algebra
Programmierfähigkeiten
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Forschungskommunikation
Betreuung von Studierenden
Analytische Fähigkeiten
Teamarbeit
Motivation und Begeisterung

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Motivationsschreiben: Dein Motivationsschreiben sollte klar und prägnant sein. Erkläre, warum du dich für die PhD-Position interessierst und was dich an der Forschung im Bereich Geometric Deep Learning fasziniert. Zeig uns deine Leidenschaft und wie du zur interdisziplinären Arbeit bei HITS beitragen kannst!

Lebenslauf: Achte darauf, dass dein Lebenslauf übersichtlich und gut strukturiert ist. Hebe relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die zu den Anforderungen der Stelle passen. Vergiss nicht, auch deine Programmierkenntnisse und theoretischen Hintergründe in Machine Learning zu betonen!

Referenzen: Wähle zwei Referenzen aus, die deine akademischen und beruflichen Fähigkeiten gut kennen. Informiere sie im Voraus, damit sie bereit sind, über dich zu sprechen. Gute Referenzen können einen großen Unterschied machen und uns helfen, ein besseres Bild von dir zu bekommen!

Bewerbung über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! Das macht es uns einfacher, alle Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du die bestmögliche Chance auf die Position hast. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HITS vorbereitest

Verstehe die Grundlagen

Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der geometrischen Deep Learning vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und verstehe, wie sie sich auf Materialien beziehen. Das zeigt dein Engagement und deine Vorbereitung.

Bereite konkrete Beispiele vor

Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in maschinellem Lernen und Programmierung demonstrieren. Sei bereit, diese während des Interviews zu diskutieren und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast.

Zeige Teamgeist

Da die Position interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, betone deine Erfahrungen in Teamprojekten. Erkläre, wie du effektiv mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen über das Forschungsteam, die Projekte und die zukünftigen Herausforderungen vor. Das zeigt dein Interesse und deine Neugierde für die Position und das Institut.

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Standort: Heidelberg
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