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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung im Bereich KI für Physik und Entwicklung innovativer Modelle.
- Arbeitgeber: Universität Bonn und Lamarr Institut für maschinelles Lernen.
- Mitarbeitervorteile: Internationale Forschungsumgebung, Zugang zu großen Projekten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Physik mit KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Starker Hintergrund in Physik, maschinellem Lernen und Programmierkenntnissen erforderlich.
- Andere Informationen: Engagiertes Team mit interdisziplinärem Ansatz und exzellenten Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Das Data Science Lab von Prof. Lucie Flek an der Universität Bonn und das Lamarr Institute of Machine Learning and Artificial Intelligence in Deutschland, mit einem internationalen Profil in der Verarbeitung natürlicher Sprache, großen Sprachmodellen und KI-Sicherheit, erweitert derzeit sein Forschungsprofil in Richtung Künstliche Intelligenz für Physik. Wir laden Bewerbungen für mehrere Excellence-Cluster-, BMFTR ErUM-Daten-, DFG- und EU-geförderte Stellen auf Doktoranden- oder Postdoktorandenebene ein.
Unsere Aktivitäten im Bereich KI für Physik sind in große nationale und europäische Forschungsinitiativen eingebettet, einschließlich des Excellence Clusters „Dynaverse – Unser dynamisches Universum“, BMFTR ErUM-Daten-Forschungskooperationsprojekte zur KI-Sicherheit (AALearning, mit den Physikabteilungen Bonn und RWTH) und LLMs für Physik (mit der TU Dortmund, DESY, FZ Jülich, Leibniz-Institut für Astrophysik Potsdam und mehr) sowie DFG-geförderte Forschung zu hyperbolischen Darstellungen.
Die Gruppe von Prof. Flek ist Teil des ELLIS European AI Research Network und bietet ein international sichtbares Forschungsumfeld.
Kernforschungsbereiche:- Physikgrundlagenmodelle & Wissenschaftliches Repräsentationslernen – Selbstüberwachtes und physikbewusstes Grundlagenmodell für Gravitationswellen, Teilchenphysik und Astrophysik; kontrastives und prädiktives Pretraining; äquivariante Architekturen; Generalisierung über Detektoren hinweg.
- Unsicherheit, Robustheit & Epistemische Sicherheit für KI in der Physik – Unsicherheitsabschätzung, Kalibrierung, Domänenverschiebung, Erkennung von Verteilungen außerhalb des Trainingsdatensatzes, adversarielle Robustheit und Sicherheitsbewertung von Deep-Learning-Systemen in sicherheitskritischen wissenschaftlichen Umgebungen.
- LLM-basierte wissenschaftliche Agenten & automatisierte physikalische Workflows – LLM-basierte Werkzeuge zur literaturgestützten Hypothesenbildung und -verifikation, Gleichungsextraktion und symbolischer Manipulation, werkzeugunterstütztes Denken mit Simulatoren und Analysecode, Multi-Agenten-Verifikation und provenance-aware wissenschaftliche Workflows.
Wir suchen herausragende Doktoranden- oder Postdoktoranden-Kandidaten mit einem starken Hintergrund in Physik, maschinellem Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, statistischer Modellierung oder wissenschaftlichem Rechnen. Wir schätzen starke Programmierkenntnisse (Python, PyTorch…), Erfahrung mit großen Datensätzen oder Simulationen, Engagement in Open-Source-Projekten, starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und die Fähigkeit, effektiv in einem interdisziplinären Umfeld zu arbeiten. Deutschkenntnisse sind willkommen, aber nicht erforderlich.
Research Scientist (PhD or Postdoc) in AI for Physics Arbeitgeber: Physics World
Kontaktperson:
Physics World HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Research Scientist (PhD or Postdoc) in AI for Physics
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Wir sollten uns aktiv an Diskussionen beteiligen und unsere Expertise zeigen, um aufzufallen.
✨Informelle Gespräche führen
Scheue dich nicht, informelle Gespräche mit Forschern oder Mitarbeitern der Institution zu führen, die dich interessiert. Diese Gespräche können wertvolle Einblicke geben und dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Arbeiten vor, die du bei Gesprächen oder Netzwerktreffen nutzen kannst. Zeige, was du kannst und wie deine Fähigkeiten zur Forschung im Bereich AI für Physik passen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So zeigst du dein Interesse und erhältst die besten Informationen über offene Stellen und Forschungsprojekte.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Scientist (PhD or Postdoc) in AI for Physics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation und Leidenschaft für die Forschung im Bereich KI für Physik zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest.
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen klar hervorhebst. Ob es deine Programmierkenntnisse in Python oder deine Erfahrung mit großen Datensätzen sind – wir wollen alles wissen, was dich zu einem starken Kandidaten macht!
Verlinke auf deine Projekte: Wenn du an Open-Source-Projekten oder anderen relevanten Arbeiten beteiligt warst, vergiss nicht, diese zu verlinken. Das gibt uns einen besseren Einblick in deine praktischen Fähigkeiten und dein Engagement in der Community.
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und du bist einen Schritt näher dran, Teil unseres großartigen Teams zu werden!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Physics World vorbereitest
✨Verstehe die Forschungsgebiete
Mach dich mit den spezifischen Forschungsbereichen der Gruppe von Prof. Flek vertraut. Lies über ihre Arbeiten zu KI in der Physik, insbesondere zu Themen wie Unsicherheit und Robustheit. Das zeigt dein Interesse und deine Vorbereitung.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Physik, maschinellem Lernen oder NLP demonstrieren. Sei bereit, diese während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie sie zur Forschung des Labors passen.
✨Stelle kluge Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Das könnte sich auf aktuelle Projekte oder zukünftige Forschungsrichtungen beziehen. Das zeigt dein Engagement und deine Neugier.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, deine Ideen klar und präzise zu kommunizieren. Da starke Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, solltest du darauf achten, komplexe Konzepte einfach zu erklären. Das hilft nicht nur im Interview, sondern auch in der interdisziplinären Zusammenarbeit.