Research Associate in the Field of Knowledge Engineering for Materials Science

Das Institut für Fortgeschrittene Simulationen – Materialdatenwissenschaft und Informatik (IAS-9) konzentriert sich auf datengestützte Methoden, die auf Herausforderungen in den Naturwissenschaften und Ingenieurwesen zugeschnitten sind. Die Forschungsgruppe "Wissensengineering für Materialwissenschaften" hat sich darauf spezialisiert, semantische Technologien anzuwenden, um die Dateninteroperabilität, Wiederverwendbarkeit und das Schließen von Wissenslücken in der Materialforschung zu verbessern. Ein zentrales Anliegen unserer Arbeit ist die Transformation wissenschaftlichen Wissens aus unstrukturierten und heterogenen Quellen in strukturierte und semantisch fundierte Metadaten. Zu diesem Zweck kombinieren wir Ontologien, Wissensgraphen, Metadatenstandards und große Sprachmodelle (LLMs), um skalierbare Wissensextraktion aus Publikationen, Simulationsabläufen und Forschungsdatenbanken zu unterstützen. Unsere Arbeit trägt zu FAIR, KI-bereiten Forschungsdateninfrastrukturen bei und steht im Einklang mit Helmholtz-weiten und nationalen Dateninitiativen, einschließlich NFDI-MatWerk.

Ihre Aufgaben:

• Entwicklung semantischer Ressourcen und wissensbasierter Ansätze für Materialwissenschaften mit Fokus auf strukturierte Metadaten, semantische Interoperabilität und Wissensdarstellung.
• Entwurf von Methoden zur Extraktion und Integration wissenschaftlichen Wissens aus unstrukturierten und heterogenen Quellen, einschließlich Simulationsabläufen, Publikationen und Forschungsdatenbanken.
• Fortschritt und Evaluierung des Einsatzes von LLMs zur Metadatenextraktion, schema-gesteuerten Informationsgewinnung, semantischer Annotation und ontologie-aligned Wissensstrukturierung, einschließlich Aufgaben wie Entitätserkennung, Relationsextraktion, Attribut/Wert-Extraktion und Schema-Population im Bereich der Materialwissenschaften.
• Entwicklung von Benchmarks, Evaluierungsdatensätzen und Testprotokollen zur Bewertung der Leistung, Robustheit und Reproduzierbarkeit von KI- und LLM-Methoden zur Informationsgewinnung und Metadatengenerierung in der Materialwissenschaft.
• Beitrag zur Entwicklung und Abstimmung von Ontologien, Metadatenschemata und verwandten semantischen Artefakten für Materialwissenschaften und Ingenieurwesen.
• Unterstützung der Integration von semantischen und KI-Technologien in Forschungsdatenmanagement-Workflows und digitale Infrastrukturen, beispielsweise innerhalb von NFDI-MatWerk und verwandten Initiativen.
• Verbreitung der entwickelten Werkzeuge und Konzepte durch Workshops, Schulungsaktivitäten und Community-Support im Bereich der Ontologieentwicklung und semantischen Datenpraktiken.

Ihr Profil:

• Hochschulabschluss (Master, Diplom oder gleichwertig) in Materialwissenschaften oder angrenzenden Bereichen wie Physik, Chemie, Informatik, Ingenieurwesen oder einer verwandten Disziplin. Eine Promotion ist wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
• Starker Hintergrund in computergestützten Materialwissenschaften oder computergestützter Physik, einschließlich wissenschaftlicher Programmierkenntnisse, insbesondere in Python. Erfahrung in der Datenverarbeitung, Workflow-Entwicklung oder automatisierter Extraktion und Strukturierung wissenschaftlicher Informationen ist von großem Vorteil.
• Expertise in einem oder mehreren der folgenden Bereiche ist von Vorteil: Materialinformatik, ML/AI-Methoden für Materialdaten, Simulationsabläufe, Wissensgraphen, Ontologieentwicklung, LLMs, NLP oder Informationsgewinnung.
• Kenntnisse oder die Bereitschaft, Konzepte und Werkzeuge im Bereich der semantischen Technologien und Wissensdarstellung zu erlernen, wie Protégé, OWL, SKOS, RDF oder SPARQL.
• Starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten sowie die Fähigkeit, effektiv in einem interdisziplinären und kollaborativen Forschungsumfeld zu arbeiten.
• Bereitschaft, Wissenschaftler im Forschungsdatenmanagement und in der digitalen Wissensorganisation zu unterstützen.

Unsere Vorteile für Sie:

• Bedeutungsvolle Aufgaben: Die Position bietet eine abwechslungsreiche und vielfältige Rolle in einem internationalen und multidisziplinären Umfeld und die Möglichkeit, an modernen Methoden an der Schnittstelle von LLMs, Materialinformatik und Wissensengineering zu arbeiten.
• Work-Life-Balance: Optimale Bedingungen für die Vereinbarkeit von Berufs- und Privatleben sowie eine familienfreundliche Unternehmenspolitik. Die Option auf flexibles Arbeiten (in Bezug auf den Standort) ist nach Rücksprache und im Einklang mit anstehenden Aufgaben und (vor Ort) Terminen grundsätzlich gegeben.
• Flexibilität: Flexible Arbeitszeitmodelle, die Option auf Teilzeitarbeit nahe Vollzeit und 30 Urlaubstage pro Jahr.
• Wissen & Weiterbildung: Ihre berufliche Entwicklung ist uns wichtig – wir bieten gezielte, individuelle Unterstützung.
• Karrierezentrum: Sie erhalten explizite Unterstützung hinsichtlich Ihrer Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
• Faire Vergütung: Je nach Ihren bestehenden Qualifikationen und den Ihnen übertragenen Aufgaben werden Sie in die Entgeltgruppe 13 des TVöD-Bund eingestuft. Alle Informationen zum TVöD-Bund Tarifvertrag finden Sie auf der BMI-Website. Die monatlichen Gehälter in Euro finden Sie auf Seite 69 ff. des PDF-Downloads.
• Zusätzliche Vorteile: Profitieren Sie von attraktiven Zusatzleistungen wie einer betrieblichen Altersvorsorge mit Arbeitgeberbeitrag. Neben dem Grundgehalt gibt es einen zusätzlichen Jahresbonus unter dem Tarifvertrag in Höhe von 75%.
• Perspektive: Die Position ist auf 3 Jahre befristet mit möglichen langfristigen Perspektiven.
• Unterstützung für internationale Mitarbeiter: Unser International Advisory Service erleichtert internationalen Mitarbeitern den Einstieg.

Zusätzlich zu spannenden Aufgaben und einem kollegialen Arbeitsumfeld bieten wir Ihnen noch viel mehr:

• Arbeitsort: Aachen
• Startdatum: nächstmöglicher Termin
• Arbeitszeit: 39 Stunden/Woche
• Gehalt: EG 13 TVöD-Bund
• Bewerbungsfrist: Die Stelle wird ausgeschrieben, bis die Position erfolgreich besetzt ist.

Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, z.B. in Bezug auf Alter, Geschlecht, Behinderung, sexuelle Orientierung/Identität sowie soziale, ethnische und religiöse Herkunft. Ein diverses und inklusives Arbeitsumfeld mit Chancengleichheit, in dem jeder sein Potenzial entfalten kann, ist uns wichtig.