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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Simulationen für moderne Materialien und Technologien.
- Arbeitgeber: Technische Universität München - führend in Forschung und Innovation.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Unterstützung für Konferenzen und wissenschaftliche Ausrüstung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Materialwissenschaften mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: M.Sc. in Physik, Chemie, Informatik oder Ingenieurwesen; Programmierkenntnisse in Python erforderlich.
- Andere Informationen: Bewerbungen werden fortlaufend geprüft, also zögere nicht!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 42000 - 60000 € pro Jahr.
In particular, openings are available in connection with the following projects:
- Entwicklung eines neuartigen rechnergestützten Rahmens zur Entdeckung rationaler Entwurfsregeln für peptidbasierte Materialien, die in aufkommenden Technologien von der Arzneimittelabgabe bis zu weichen Halbleitergeräten verwendet werden.
- Fortschritt im Materialdesign für moderne additive Fertigungstechniken, wie z.B. Laser-Pulverbettfusion, mit modernsten Simulationen, die eine genaue Vorhersage der Legierungs-Mikrostruktur ermöglichen.
Ihr Profil:
- M.Sc. Abschluss in Physik, Chemie, Informatik oder Ingenieurwesen (Kandidaten, die den Abschluss bald erwerben, sind ebenfalls willkommen, sich zu bewerben)
- Starker Hintergrund in molekularen Simulationen und/oder maschinellem Lernen
- Kenntnisse in Programmierung (insbesondere Python)
- Fließend in gesprochenem und geschriebenem Englisch (Deutschkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht erforderlich)
Unser Angebot:
- Die Position ist ab sofort verfügbar und für eine Dauer von drei Jahren (mögliche Verlängerung).
- Das Gehalt basiert auf dem Tarifvertrag des Freistaates Bayern (TV-L E13).
- Zusätzliche Mittel stehen für wissenschaftliche Ausrüstung und Reisekosten zu Konferenzen zur Verfügung.
Wie bewerben?
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung per E-Mail mit dem Betreff „PhD Application“. Die Bewerbung sollte (in einem einzigen PDF-Dokument) Folgendes enthalten: ein Anschreiben, in dem Sie Ihre Motivation und Ihren Hintergrund für die Bewerbung in unserer Gruppe darlegen, Lebenslauf, Zeugnisse, Notenspiegel und Kontaktdaten von zwei Referenzen. Bewerbungen werden fortlaufend geprüft, bis die Position besetzt ist. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Julija Zavadlav.
Ph.D. position in Machine Learning-Powered Molecular Simulations Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Ph.D. position in Machine Learning-Powered Molecular Simulations
✨Tipp Nummer 1
Nutze Networking-Möglichkeiten, um Kontakte zu Professoren oder Forschern an der Technischen Universität München zu knüpfen. Besuche relevante Konferenzen oder Workshops, um dich mit Fachleuten auszutauschen und mehr über aktuelle Projekte im Bereich maschinelles Lernen und molekulare Simulationen zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit maschinellem Lernen und molekularen Simulationen beschäftigen. Dort kannst du Fragen stellen, dein Wissen erweitern und möglicherweise wertvolle Hinweise auf offene Stellen oder Forschungsprojekte erhalten.
✨Tipp Nummer 3
Erstelle ein Portfolio deiner bisherigen Arbeiten oder Projekte, die deine Fähigkeiten in molekularen Simulationen und Programmierung (insbesondere in Python) demonstrieren. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Kenntnisse zu zeigen.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich gut auf mögliche Vorstellungsgespräche vor, indem du dich über die aktuellen Forschungsthemen an der Technischen Universität München informierst. Zeige dein Interesse an den spezifischen Projekten, die in der Stellenanzeige erwähnt werden, und überlege dir, wie du dazu beitragen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Ph.D. position in Machine Learning-Powered Molecular Simulations
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung betreiben: Informiere dich über die Technische Universität München und deren Forschungsprojekte im Bereich der molekularen Simulationen. Verstehe die spezifischen Anforderungen der Ph.D.-Stelle und die Ziele des Projekts.
Bewerbungsunterlagen vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente hast: ein Motivationsschreiben, das deine Beweggründe und deinen Hintergrund für die Bewerbung darlegt, einen aktuellen Lebenslauf, Zeugnisse, Notenspiegel und die Kontaktdaten von zwei Referenzen. Achte darauf, alles in einem einzigen PDF-Dokument zu bündeln.
Motivationsschreiben verfassen: Dein Motivationsschreiben sollte klar und präzise sein. Erkläre, warum du an dieser Position interessiert bist, welche Erfahrungen du mit molekularen Simulationen und maschinellem Lernen hast und wie du zur Forschung der Gruppe beitragen kannst.
Bewerbung einreichen: Sende deine vollständige Bewerbung per E-Mail mit dem Betreff „PhD Application“ an die angegebene Adresse. Überprüfe vor dem Absenden, ob alle Informationen korrekt und vollständig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Verstehe die Projekte
Informiere dich gründlich über die spezifischen Projekte, an denen du arbeiten würdest. Zeige im Interview, dass du die Ziele und Herausforderungen der Projekte verstehst und wie deine Fähigkeiten in molekularen Simulationen und maschinellem Lernen dazu beitragen können.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu molekularen Simulationen und Programmierung, insbesondere in Python. Übe, wie du komplexe Konzepte einfach erklären kannst, um dein Wissen und deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Motivation klar kommunizieren
Sei bereit, deine Motivation für die Bewerbung auf diese Position klar und überzeugend darzulegen. Erkläre, warum du an der Technischen Universität München und an den spezifischen Projekten interessiert bist und wie sie mit deinen Karriereziele übereinstimmen.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen für das Interview vor. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Erwartungen und die Teamdynamik zu erfahren. Fragen zu den zukünftigen Entwicklungen in der Forschung oder zur Zusammenarbeit im Team sind immer gut.
