Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Modelle zur Analyse von NMR-Spektren in der Arzneimittelforschung.
- Unternehmen: KIT, ein führendes Forschungszentrum mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Teilnahme an spannenden CRC-Aktivitäten und hervorragende Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an gesellschaftlich relevanten Themen in einem dynamischen wissenschaftlichen Umfeld.
- Qualifikationen: M.Sc. in Informatik, Physik oder Mathematik und Erfahrung in Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Jobstandort: Eggenstein-Leopoldshafen (und Karlsruhe)
Über das Scientific Computing Center (SCC): Das Scientific Computing Center (SCC) ist das IT-Zentrum des KIT. Die Juniorforschungsgruppe „Robust and Efficient AI“ am SCC forscht an skalierbaren KI-Methoden für Anwendungen in den Naturwissenschaften. Das Team konzentriert sich insbesondere auf die Frage, wie maschinelles Lernen robuster und effizienter gestaltet werden kann, um den Einsatz solcher Methoden in komplexen und sicherheitskritischen Anwendungsbereichen zu ermöglichen. Da viele dieser Anwendungen auf extrem großen Datensätzen basieren, spielt Hochleistungsrechnen (HPC) eine zentrale Rolle in der Forschung der Gruppe.
Ihre Aufgaben: Im Rahmen des Sonderforschungsbereichs (SFB) HyPERiON am KIT wird ein innovatives Promotionsprojekt angeboten, das sich auf die Auflösung von Signalüberlappungen in der parallelen NMR-Spektroskopie unter Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) konzentriert. Die NMR-Spektroskopie ist ein wichtiges Werkzeug in der Arzneimittelentdeckung. In einem parallelen Setup treten jedoch Signal-Kopplungen und -Überlappungen auf, die es schwierig machen, kritische molekulare Informationen zu extrahieren. Ziel des Projekts ist es, KI-Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, individuelle, entkoppelte Spektren aus gekoppelten NMR-Spektren zu generieren.
- Entwicklung eines transformerbasierten neuronalen Netzwerks zur Verarbeitung von NMR-Spektren
- Erstellung von Datensätzen aus bestehenden Experimenten innerhalb des SFB und aus eigenen Experimenten, die während eines Forschungsaufenthalts am Institut für Mikrostrukturtechnik (IMT) des KIT durchgeführt werden sollen
- Anwendung von selbstüberwachtem Pretraining basierend auf maskiertem Sequenzmodell und aufgabenspezifischem Fine-Tuning des trainierten neuronalen Netzwerks
- Analyse, inwieweit das entwickelte Modell die zugrunde liegenden physikalischen Prinzipien der Kernspinresonanz erlernen kann
Sie werden außerdem Teil von HyPERiON sein, an den Aktivitäten des SFB teilnehmen und sich mit den anderen Doktoranden und Projekten austauschen.
Schwerpunkte:
- Skalierbare Deep-Learning-Methoden für die Kernspinresonanz
- Selbstüberwachtes Pretraining und Transfer-Lernansätze in transformerbasierten Architekturen
- GPU-basiertes Rechnen und Hochleistungsrechnen (HPC)
- Anwendung von KI-Methoden im wissenschaftlichen Kontext
Ihr Profil: Anforderungen
- M.Sc. in Informatik, Physik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
- Sehr gute Programmier- und Softwareentwicklungskompetenzen, vorzugsweise in Python
- Vorerfahrung in der Entwicklung und dem Training von Deep-Learning-Modellen oder in der Kernspinresonanz
Vorteile:
- Wissenschaft für den Einfluss: Beschäftigen Sie sich mit gesellschaftlich relevanten Themen in einem hervorragenden wissenschaftlichen Umfeld, das Veränderungen ermöglicht.
- Flexible Arbeitszeiten: Nutzen Sie flexible Arbeitszeitmodelle, Homeoffice-Optionen und einen Anspruch auf 30 Tage Jahresurlaub, um eine optimale Work-Life-Balance zu erreichen.
- Karriere- und Entwicklungsmöglichkeiten: Wir bieten Ihnen ein strukturiertes Einarbeitungsprogramm, ein breites Spektrum an Weiterbildungsmöglichkeiten und individuelle Unterstützung, um Ihr persönliches Wachstum zu fördern.
- Familienfreundlichkeit: Das Programm „KIT-Family+“ unterstützt Sie bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie, indem es Kinderbetreuung, Ferienaktivitäten, einen Eltern-Kind-Bürobereich und Unterstützung bei der Pflege von Angehörigen anbietet.
- Gesund bleiben: Unter dem Motto „Fit am KIT – Körper, Geist und Seele“ fördern wir Ihr Wohlbefinden durch Fitnesskurse, Programme zur psychischen Gesundheit und regelmäßige Vorsorgeuntersuchungen.
- Individuelle Zusatzleistungen: Genießen Sie eine betriebliche Altersvorsorge (VBL), einen monatlichen Beitrag von 25 Euro zum JobTicketBW sowie ein breites Angebot an kulturellen und Freizeitprogrammen.
Gehalt: Entgeltgruppe 13 TV-L; die Einstufung erfolgt nach persönlichen und fachlichen Qualifikationen.
Vertragsdauer: bis 30.06.2030
Kontaktperson in der Linienführung: Frau Dr. Charlotte Debus, charlotte.debus@kit.edu
Bewerbung: Bewerbung bis: 23.07.2026, Stellenanzeige Nummer: 282/2026
Diversität und Inklusion: Am KIT schätzen wir die Vielfalt unserer Mitarbeiter; unterschiedliche Perspektiven und Hintergründe bereichern unsere Arbeit. Daher begrüßen wir Bewerbungen von allen Kandidaten. Frauen werden besonders ermutigt, sich zu bewerben. Bewerbungen von anerkannten schwerbehinderten Personen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.
Kontakt für allgemeine Fragen: Personalservice (PSE), dominik.meschar@kit.edu, +49 721 608-25029
Kontaktdaten:
Karlsruhe Institute of Technology (KIT) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Karlsruhe Institute of Technology (KIT) zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD position Untangling multi-property NMR signals in drug screening with data-driven neural ne[...] mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als PhD position Untangling multi-property NMR signals in drug screening with data-driven neural ne[...] bei Karlsruhe Institute of Technology (KIT) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Karlsruhe Institute of Technology (KIT) vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Karlsruhe Institute of Technology (KIT) entscheidend sein!
