Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe unabhängige Forschung im Bereich datengestützte Materialgestaltung durch und entwickle neuartige Machine-Learning-Methoden.
- Unternehmen: INM – Leibniz-Institut für Neue Materialien in Saarbrücken mit interdisziplinärem Forschungsumfeld.
- Vorteile: Zugang zu moderner Infrastruktur, Publikationsmöglichkeiten und internationale Konferenzen.
- Weitere Informationen: Offene Unternehmenskultur mit Fokus auf Diversität und Chancengleichheit.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Forschungsprojekte und arbeite an zukunftsweisenden Technologien.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten Bereichen; Erfahrung in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 40000 - 55000 € pro Jahr.
Die Data-Driven Materials Design Gruppe am INM – Leibniz-Institut für Neue Materialien in Saarbrücken lädt zur Bewerbung auf mehrere PhD-Studentenstellen (f/m/d) ein. Die Gruppe, geleitet von Prof. Viktor Zaverkin, ist Teil eines gemeinsamen Forschungsumfelds, das das INM, die Fakultät für Mathematik und Informatik der Universität des Saarlandes und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) umfasst.
Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens zur Modellierung von Molekülen und Materialien, um eine genaue Vorhersage ihrer Eigenschaften über verschiedene Längen- und Zeitmaßstäbe zu ermöglichen. Die Forschung umfasst mehrere Richtungen, von der Entwicklung maschinenlerngestützter interatomarer Potenziale bis hin zu aktiven Lernstrategien zur effizienten Datengenerierung und datengestützten Ansätzen zur Beschleunigung atomistischer Simulationen.
Die Gruppe ist in ein interdisziplinäres Forschungsumfeld eingebettet, das experimentelle Gruppen in Materialwissenschaften, Chemie, synthetischer Biologie und Biophysik mit maschinellem Lernen kombiniert und enge Verbindungen zur Forschung am Universitätscampus hat.
Mögliche Forschungsthemen
Je nach Interessen und Hintergrund des Kandidaten kann das PhD-Projekt eine oder mehrere der folgenden Richtungen umfassen:
- Maschinenlerngestützte interatomare Potenziale, einschließlich atomistischer Grundmodelle
- Aktives Lernen und Datengenerierungsstrategien für atomistische Modellierung und darüber hinaus
- Datengestützte Beschleunigung atomistischer Simulationen
- Methoden des maschinellen Lernens zur direkten Vorhersage von molekularen und materialtechnischen Eigenschaften
- Generative Modelle für molekulare und materialtechnische Gestaltung
Das genaue Forschungsthema wird gemeinsam mit den erfolgreichen Kandidaten basierend auf deren Interessen und Fachkenntnissen festgelegt. Bewerber werden gebeten, in ihrem Motivationsschreiben kurz zu beschreiben, für welche Forschungsrichtungen sie sich besonders interessieren und warum.
Ihre Aufgaben
Durchführung unabhängiger Forschung im Bereich der datengestützten Materialgestaltung
Entwicklung und Implementierung neuartiger Methoden des maschinellen Lernens
Anwendung dieser Methoden auf molekulare und materialtechnische Systeme
Beitrag zu wissenschaftlichen Publikationen und Konferenzpräsentationen
Zusammenarbeit mit Forschern aus Materialwissenschaften, Chemie und maschinellem Lernen
Ihr Profil
Masterabschluss in Informatik, angewandter Mathematik, Physik, Chemie, Materialwissenschaften oder einem verwandten Bereich
Hintergrund in mindestens einem der folgenden Bereiche: maschinelles Lernen, computergestützte Chemie oder Materialwissenschaften, atomistische Simulationen oder wissenschaftliches Rechnen
Hintergrund in wissenschaftlicher Programmierung (z.B. Python, PyTorch oder ähnliche Werkzeuge)
Interesse an der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens zur Modellierung von Molekülen und Materialien
Fähigkeit, unabhängig und kollaborativ in einem interdisziplinären Forschungsumfeld zu arbeiten
Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
Wir bieten
Ein interdisziplinäres und internationales Forschungsumfeld, das an aktuellen Problemen der datengestützten Materialgestaltung arbeitet
Zugang zu moderner rechnergestützter Infrastruktur
Gelegenheiten zur Veröffentlichung von Forschung in führenden wissenschaftlichen Zeitschriften und zur Präsentation auf internationalen Konferenzen
Die Chance, eine neu gegründete Forschungsgruppe mitzugestalten
Ein hohes Maß an wissenschaftlicher Freiheit bei der Gestaltung des Forschungsprojekts
Beschäftigung gemäß dem deutschen Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung über unser Online-Bewerbungsportal ein, einschließlich eines Motivationsschreibens, Lebenslaufs, relevanter Zertifikate und der Namen von 1–2 Referenzen als eine PDF-Datei (max. 10 MB). Die Bewerbungen werden fortlaufend geprüft, bis die Stellen besetzt sind. Das INM pflegt eine offene und wertschätzende Unternehmenskultur, in der die bestehende Vielfalt gefördert und gelebt wird. Das Institut ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, mit einer zertifizierten familienfreundlichen Politik, und es bietet Angebote für eine bessere Work-Life-Balance, flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten. Wir fördern berufliche Chancen für Frauen und ermutigen sie nachdrücklich zur Bewerbung. Menschen mit Behinderungen werden ausdrücklich ermutigt, sich zu bewerben und erhalten Vorrang, wenn sie gleich qualifiziert sind.
PhD Student Positions (f/m/d) Arbeitgeber: INM GmbH
Das INM – Leibniz-Institut für Neue Materialien in Saarbrücken bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Doktoranden, die an der Schnittstelle von Materialwissenschaften und maschinellem Lernen forschen möchten. Mit Zugang zu modernster Recheninfrastruktur und der Möglichkeit, an internationalen Konferenzen teilzunehmen, fördert das Institut eine offene und wertschätzende Unternehmenskultur, die Vielfalt schätzt und eine ausgewogene Work-Life-Balance unterstützt. Zudem wird eine hohe wissenschaftliche Freiheit geboten, um eigene Forschungsprojekte zu gestalten und weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PhD Student Positions (f/m/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Fragen, die du während des Vorstellungsgesprächs stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über die Gruppe und ihre Projekte zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf technische Fragen vor! Überlege dir, wie du deine Kenntnisse in maschinellem Lernen und Materialwissenschaften am besten präsentieren kannst. Wir wissen, dass du das drauf hast!
✨Tipp Nummer 3
Netzwerke mit anderen Forschern! Nutze Plattformen wie LinkedIn oder wissenschaftliche Konferenzen, um Kontakte zu knüpfen. Oft erfährt man so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt. Und vergiss nicht, deine Motivation klar zu kommunizieren!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD Student Positions (f/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Motivationsschreiben:Euer Motivationsschreiben ist eure Chance, uns zu zeigen, warum ihr die perfekte Ergänzung für unser Team seid. Beschreibt klar, welche Forschungsrichtungen euch interessieren und warum – das hilft uns, eure Leidenschaft und Eignung besser zu verstehen.
Lebenslauf:Stellt sicher, dass euer Lebenslauf übersichtlich und gut strukturiert ist. Listet relevante Erfahrungen, Fähigkeiten und eure akademische Ausbildung auf, damit wir schnell einen Überblick über eure Qualifikationen bekommen.
Referenzen:Vergesst nicht, 1-2 Referenzen anzugeben, die uns mehr über eure Arbeitsweise und eure Fähigkeiten erzählen können. Wählt Personen aus, die euch gut kennen und bereit sind, positive Rückmeldungen zu geben.
Online-Bewerbung:Reicht eure Bewerbung über unser Online-Portal ein, um sicherzustellen, dass alles reibungslos abläuft. Achtet darauf, alle Dokumente in einer einzigen PDF-Datei (max. 10 MB) zusammenzufassen – das macht es uns leichter, eure Bewerbung zu prüfen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei INM GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Forschungsrichtung
Mach dich mit den spezifischen Forschungsbereichen der Gruppe vertraut, insbesondere mit maschinellen Lernmethoden und atomistischen Simulationen. Zeige im Interview, dass du ein echtes Interesse an diesen Themen hast und bereit bist, deine Kenntnisse in diesen Bereichen zu vertiefen.
✨Bereite deine Motivation vor
In deinem Motivationsschreiben solltest du klar darlegen, welche Forschungsrichtungen dich besonders interessieren und warum. Sei bereit, diese Punkte im Interview zu erläutern und zu diskutieren, um dein Engagement und deine Leidenschaft für das Thema zu zeigen.
✨Praktische Programmierkenntnisse demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse, insbesondere in Python oder PyTorch, gut präsentieren kannst. Bereite Beispiele vor, wie du diese Fähigkeiten in früheren Projekten angewendet hast, um deine Eignung für die Position zu unterstreichen.
✨Interdisziplinäre Zusammenarbeit betonen
Da die Forschung in einem interdisziplinären Umfeld stattfindet, ist es wichtig, deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen zu betonen. Teile Erfahrungen, in denen du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast, um deine Teamfähigkeit zu demonstrieren.
