PhD Student Positions (f/m/d)

Die Data-Driven Materials Design Gruppe am INM – Leibniz-Institut für Neue Materialien in Saarbrücken lädt zur Bewerbung auf mehrere PhD-Stellen 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. Ihre Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens zur Modellierung von Molekülen und Materialien, um deren Eigenschaften über verschiedene Längen- und Zeitmaßstäbe genau vorhersagen zu können.

Die Forschung umfasst mehrere Richtungen, darunter:

• Entwicklung von maschinenlerngestützten interatomaren Potenzialen (einschließlich atomistischer Grundmodelle)
• Aktives Lernen und Datengenerierungsstrategien für atomistische Modellierung und darüber hinaus
• Datengetriebene 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 definiert. Bewerber werden gebeten, in ihrem Motivationsschreiben kurz darzulegen, für welche Forschungsrichtungen sie sich besonders interessieren und warum.

Aufgaben:

• 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 den Bereichen Materialwissenschaft, Chemie und maschinelles Lernen

Ihr Profil:

• Masterabschluss in Informatik, angewandter Mathematik, Physik, Chemie, Materialwissenschaft oder einem verwandten Bereich
• Hintergrund in mindestens einem der folgenden Bereiche: maschinelles Lernen, computergestützte Chemie oder Materialwissenschaft, 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
• Exzellente schriftliche und mündliche Englischkenntnisse

Wir bieten:

• Ein interdisziplinäres und internationales Forschungsumfeld, das an aktuellen Problemen im datengetriebenen Materialdesign arbeitet
• Zugang zu moderner rechnergestützter Infrastruktur
• Gelegenheiten zur Veröffentlichung von Forschungsergebnissen 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 Zeugnisse 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 zur Bewerbung aufgefordert und erhalten Vorrang, wenn sie gleich qualifiziert sind.