PhD position Untangling multi-property NMR signals in drug screening with data-driven neural ne[...]

Das Scientific Computing Center (SCC) ist das Informations-Technologie-Zentrum des KIT. Die Junior-Forschungsgruppe „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.

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 von künstlicher Intelligenz (KI) konzentriert. 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.

Im Rahmen des Projekts umfassen Ihre Aufgaben:

• Entwicklung eines transformerbasierten neuronalen Netzwerks zur Verarbeitung von NMR-Spektren
• Erstellung von Datensätzen aus bestehenden Experimenten innerhalb des CRC 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 CRC-Aktivitäten teilnehmen und sich mit anderen Doktoranden und Projekten austauschen.

Schwerpunktbereiche:

• 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:

• 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

Wir bieten:

• Wissenschaft für Impact: Beschäftigen Sie sich mit gesellschaftlich relevanten Themen in einem hervorragenden wissenschaftlichen Umfeld, das Veränderungen ermöglicht.
• Flexible Arbeitszeiten: Nutzen Sie flexible Arbeitszeitmodelle, Homeoffice-Optionen, Teilzeitmodelle 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 durch Angebote wie Kinderbetreuung, Ferienaktivitäten, ein Eltern-Kind-Büro und Unterstützung bei der Pflege von Angehörigen.
• 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 € zu einem JobTicketBW sowie ein breites Angebot an kulturellen und Freizeitprogrammen.

Arbeitsort: Eggenstein-Leopoldshafen (und Karlsruhe)

Gehalt: Entgeltgruppe 13 TV-L; die Einstufung erfolgt nach persönlichen und fachlichen Qualifikationen.

Vertragsdauer: Bis

Kontaktperson in der Linienführung: Frau Dr. Charlotte Debus

Allgemeine Fragen zum Bewerbungsprozess: Dominik Meschar, Personalservice (PSE)

Am KIT schätzen wir die Vielfalt unserer Mitarbeiter; unterschiedliche Perspektiven und Hintergründe bereichern unsere Arbeit. Wir begrüßen daher Bewerbungen von allen Kandidaten. Frauen werden besonders ermutigt, sich zu bewerben. Bewerbungen von anerkannten schwerbehinderten Personen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbung bis:

Stellenanzeige Nummer: 282/2026