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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe unabhängige Forschung zu ML-Anwendungen in Natur- und Lebenswissenschaften durch.
- Arbeitgeber: Saarland University, ein führendes Zentrum für wissenschaftliches und leistungsstarkes Rechnen.
- Mitarbeitervorteile: Vollzeitstelle mit der Möglichkeit auf eine unbefristete Anstellung bis Ende 2031.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wissenschaft mit modernsten ML-Technologien und HPC-Systemen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, idealerweise mit Promotion.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und Karriereentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Das Center for Scientific and High-Performance Computing (CSHPC) an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken, Deutschland, lädt zur Bewerbung auf die folgende Position ein, die so schnell wie möglich beginnt.
Aufgaben:
- Durchführung unabhängiger Forschung zu Anwendungen von ML in den Natur- und Lebenswissenschaften (z. B. ML-unterstützte Molekulardynamik, Protein-Faltung, Materialdesign, Klimamodellierung).
Dauer der Anstellung: bis Ende 2031 mit dem Ziel, die Position dauerhaft zu machen, 100 % der regulären Arbeitszeit.
Arbeitsplatz / Abteilung:
Das neu gegründete Center for Scientific and High-Performance Computing (CSHPC) wird als zentrale wissenschaftliche Institution fungieren, die Hochleistungsrechnen und verwandte Dienstleistungen für alle Fachbereiche der Universität des Saarlandes anbietet und die Universität in der deutschen nationalen Initiative für Hochleistungsrechnen (NHR) vertreten wird. Der Schwerpunkt dieser Position liegt auf der Bereitstellung wissenschaftlicher Beratung und Unterstützung für Forschungsgruppen im NHR und an der Universität des Saarlandes zur effizienten Nutzung und Weiterentwicklung modernster Methoden des maschinellen Lernens auf Hochleistungsrechnersystemen. Dazu gehört die Analyse und Optimierung von ML-Workflows, die Bewertung und Auswahl geeigneter Lernparadigmen und -frameworks sowie die Entwicklung von Best-Practice-Richtlinien für die Verwendung skalierbarer und reproduzierbarer ML-Software. Zu den Aufgaben gehören auch enge Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen Partnern, Organisation von Workshops und Schulungen, Aufbau eines unabhängigen Forschungsprogramms im Bereich ML für HPC und Mitwirkung an der Gestaltung und strategischen Entwicklung der HPC-Infrastruktur der Universität des Saarlandes.
Stellenanforderungen:
- Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet, wie Mathematik oder Physik, vorzugsweise gefolgt von einer erfolgreichen Promotion.
Sprachkenntnisse: Englisch
Bewerbung: Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Online-Bewerbung (in einer PDF-Datei). Bitte fügen Sie die Referenznummer W2826 in die Betreffzeile der E-Mail ein.
Kontakt: Prof. Dr. André Brinkmann, E-Mail:
Post Doc (Consultant) for ML in natural and life sciences Arbeitgeber: Physics World
Kontaktperson:
Physics World HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Post Doc (Consultant) for ML in natural and life sciences
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus deinem Bereich in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und spezifische Szenarien durchgehst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern und sicherzustellen, dass du selbstbewusst auftrittst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für ML und HPC! Teile deine Projekte oder Forschungsergebnisse in Gesprächen oder auf sozialen Medien. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Erfolge ins Rampenlicht zu rücken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung zu sehen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Post Doc (Consultant) for ML in natural and life sciences
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und persönliche Ansprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und warum du dich für diese Position interessierst.
Sei präzise und relevant!: Halte deine Bewerbung klar und auf den Punkt. Konzentriere dich auf die Aspekte deiner Ausbildung und Erfahrung, die direkt mit der Stelle zu tun haben. Wir wollen sehen, wie du unsere Anforderungen erfüllst!
Formatierung ist wichtig!: Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben gut strukturiert sind. Verwende klare Überschriften und Absätze, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein ordentliches Layout macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website!: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen. Das macht es für uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass deine Unterlagen an die richtige Stelle gelangen. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Physics World vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Aufgaben passen, insbesondere im Bereich maschinelles Lernen in den Natur- und Lebenswissenschaften.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Projekten, die deine Fähigkeiten im maschinellen Lernen und in der Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen Partnern zeigen. Diese Beispiele helfen dir, deine Kompetenzen während des Interviews klar zu kommunizieren.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Forschungsprojekte und die HPC-Infrastruktur an der Universität zu erfahren.
✨Präsentation deiner Forschung
Wenn möglich, bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Forschungsarbeiten vor, die sich auf ML-Anwendungen konzentriert. Dies kann dir helfen, deine Expertise zu demonstrieren und einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.