Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle maschinelles Lernen zur Vorhersage neuer Supraleiter und unterstütze experimentelle Partner.
- Unternehmen: Führende Forschungsuniversität in Deutschland mit internationaler Ausrichtung.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Materialwissenschaften und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: PhD in Physik oder verwandten Bereichen und fortgeschrittene Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48600 - 59400 € pro Jahr.
Die Fakultät für Maschinenbau: Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz in der integrierten Materialwissenschaft sucht zur frühestmöglichen Besetzung einer befristeten Vollzeitstelle (39,83 Stunden/Woche = 100%) einen Forscher im Bereich der computergestützten Supraleitung (m/w/x).
Die Gruppe entwickelt maschinelles Lernen und hochdurchsatzfähige ab-initio-Methoden zur Vorhersage, Entdeckung und Gestaltung neuer Materialien. Unsere Arbeit ist rechnergestützt und daher stark auf HPC-Ressourcen angewiesen.
Der/die Stelleninhaber/in sollte neuartige konventionelle supraleitende Verbindungen vorhersagen und charakterisieren, insbesondere mit interessanten Eigenschaften in Bezug auf die Quanten-Geometrie. Diese Arbeit wird im Rahmen des Projekts "SIMONS COLLABORATION ON NEW FRONTIERS IN SUPERCONDUCTIVITY", unterstützt von der Simons-Stiftung, durchgeführt.
Aufgaben:
- Entwicklung und Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens zur Vorhersage neuer konventioneller Supraleiter
- Durchführung von Dichtefunktional-Störungstheorie-Berechnungen von Phononen und der Elektron-Phonon-Interaktion
- Unterstützung der experimentellen Partner bei der Synthese und Charakterisierung der interessierenden Verbindungen
- Erstellung von Phasendiagrammen in den experimentell interessanten Regionen des Materialraums
- Untersuchung von Legierungen für Verbindungen mit ähnlichen Metallen unter Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens und Clustererweiterung
Profil:
- Bei Einstellung: Besitz eines Doktortitels in Physik, Theoretischer Chemie, Computational Materials Science oder verwandten Bereichen.
- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python).
- Erfahrung in der Entwicklung fortschrittlicher Modelle des maschinellen Lernens.
- Solides Wissen über Quantenmechanik und theoretische Festkörperphysik.
- Kenntnisse über die Theorie der konventionellen und/oder unkonventionellen Supraleitung.
- Bereitschaft und Begeisterung zur Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern und experimentellen Partnern.
- Wir bevorzugen neugierige und kreative Forscher, die eine starke Motivation haben, die Richtung des Projekts mitzugestalten.
Wir bieten:
- Anstellung an einer der größten Universitäten Deutschlands innerhalb der Universitätsallianz Ruhr
- Herausfordernde und abwechslungsreiche Aufgaben mit einem hohen Maß an Eigenverantwortung
- Zusammenarbeit in einem engagierten und wertschätzenden Team
Die Stelle ist vergütet und basiert auf dem Tarifvertrag der Länder (TV-L). Bei Erfüllung der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen erhält der/die Mitarbeiter/in die Entgeltgruppe E13 TV-L. Weitere Informationen finden Sie unter https://oeffentlicher-dienst.info/ (auf Deutsch).
Der Arbeitsort ist die Ruhr-Universität Bochum. Wenn die Stelle durch Drittmittel finanziert wird, hat der/die Mitarbeiter/in keine Lehrverpflichtung.
Die RUB versteht sich als eine Universität mit internationaler Präsenz. Die Campussprachen sind Deutsch und Englisch. Kenntnisse in mindestens einer der beiden Sprachen und die Bereitschaft, die andere zu lernen, sind Voraussetzung. Die RUB bietet entsprechende kostenlose Kurse für Mitarbeiter an. Deutschkurse werden vom Universitäts-Sprachenzentrum (ZFA) im Bereich Deutsch als Fremdsprache (DaF) angeboten. https://www.daf.ruhr-uni-bochum.de/daf/mitarbeitende/index.html.en
Der Personalrat hat das Recht, an allen Auswahlgesprächen teilzunehmen. Auf Wunsch eines Bewerbers (m/w/x) wird er seine Teilnahme am gesamten Verfahren sicherstellen. Bitte kontaktieren Sie wpr@rub.de.
Die Ruhr-Universität Bochum ist eine der führenden Forschungsuniversitäten Deutschlands, die das gesamte Spektrum akademischer Disziplinen abdeckt. Ein hochdynamisches Umfeld ermöglicht es Forschern und Studierenden, über die traditionellen Grenzen akademischer Fächer und Fakultäten hinweg zu arbeiten. Die Schaffung von Wissensnetzwerken innerhalb und außerhalb der Universität ist das erklärte Ziel der Ruhr-Universität Bochum.
Die Ruhr-Universität Bochum steht für Vielfalt und Chancengleichheit. Aus diesem Grund fördern wir ein Arbeitsumfeld, das aus heterogenen Teams besteht, und setzen uns dafür ein, die Karrieren von Personen zu unterstützen, die in unseren jeweiligen Berufsfeldern unterrepräsentiert sind. Die Ruhr-Universität Bochum fordert ausdrücklich Bewerbungen von Frauen. In Bereichen, in denen sie unterrepräsentiert sind, werden sie im Falle gleichwertiger Qualifikationen mit männlichen Kandidaten bevorzugt. Bewerbungen von Personen mit Behinderungen sind ebenfalls herzlich willkommen.
Kontaktpersonen für weitere Informationen:
Deborah Kowolik
Tel.: +49 234 32 17776
Reise-, Unterkunfts- und Verdienstausfälle oder andere Bewerbungskosten für Vorstellungsgespräche können leider nicht erstattet werden.
Researcher in computational superconductivity (m/f/x) Arbeitgeber: Ruhr-Universität Bochum
Die Ruhr-Universität Bochum bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung für Postdoktoranden, die sich für Geowissenschaften und Erdbebenforschung begeistern. Mit Zugang zu modernster Infrastruktur und Daten aus innovativen Projekten in Griechenland fördert die Universität nicht nur die wissenschaftliche Exzellenz, sondern auch die persönliche und berufliche Weiterentwicklung ihrer Mitarbeiter. Die offene und kollaborative Kultur ermöglicht es den Forschern, ihre eigenen Ideen zu entwickeln und in einem dynamischen Team zu arbeiten, was die Ruhr-Universität zu einem hervorragenden Arbeitgeber macht.
