Head of AI Research

Wir sind ein Seed-Stage Deeptech-Startup, das eine Plattform zur Beschleunigung fortschrittlicher Materialien entwickelt, die physikbasierte KI, Robotik und reale experimentelle Daten kombiniert, um den Zeitrahmen für die Entdeckung neuer Materialien – insbesondere im Energiesektor – drastisch zu verkürzen. Wir suchen einen Head of AI Research, um unsere Forschungsagenda für KI in der Materialwissenschaft zu definieren und zu leiten. Dies ist eine Führungsposition, die an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Physik, Chemie und automatisierten Experimenten sitzt.

Was Sie tun werden:

• Definieren und fördern Sie die Forschungsthese für die KI-native Materialentdeckung; setzen Sie hochwirksame Forschungsziele und langfristige Strategien.
• Identifizieren Sie, wo bestehende ML-Paradigmen für physische Materie unzureichend sind, und spezifizieren Sie, was stattdessen erfunden werden muss.
• Leiten Sie die Entwicklung eines Materials-Weltmodells, das Experimente, Simulationen und erlernte Darstellungen verbindet.
• Arbeiten Sie eng mit den Teams für Programme, Hardware & Automatisierung sowie Softwarearchitektur zusammen, um die Forschung in autonome Entdeckungsprozesse zu integrieren.
• Stellen Sie sicher, dass Modelle in der physischen Realität und im experimentellen Feedback verankert sind – nicht nur in abstrakten Daten.
• Balancieren Sie ehrgeizige langfristige Forschungsziele mit kurzfristigen Ergebnissen und Meilensteinen.
• Bauen, einstellen, betreuen und fordern Sie ein multidisziplinäres Team von erfahrenen ML-Forschern und Wissenschaftlern.
• Fördern Sie eine Kultur des tiefen Denkens, der ehrlichen Bewertung, des wissenschaftlichen Geschmacks und des intellektuellen Mutes.
• Beeinflussen Sie die breitere wissenschaftliche Gemeinschaft durch Kooperationen und eine klare, fundierte Sicht auf zukünftige Richtungen.

Was wir suchen:

• Erforderlich: Fortgeschrittene Abschlüsse (PhD stark bevorzugt) in maschinellem Lernen, Physik, Chemie oder einem eng verwandten Bereich.
• 7+ Jahre Erfahrung in der Forschung im Bereich maschinelles Lernen, einschließlich nachgewiesener Führung von erfahrenen Einzelbeiträgen oder Verantwortung als Teamleiter.
• Tiefe Expertise in physikbasiertem maschinellem Lernen, Repräsentationslernen oder Grundmodellen, die auf Materialwissenschaften oder verwandte physikalische Bereiche angewendet werden.
• Nachweisliche Fähigkeit, End-to-End-Entdeckungsprozesse zu erstellen, die Experimente, Simulationen und Modelle integrieren.
• Erfahrung in der Festlegung und Beeinflussung einer Forschungsagenda – Definition von Thesen, Priorisierung unter Unsicherheit und Treffen irreversibler Entscheidungen.
• Starke Intuition für physikalische Systeme, Chemie und deren Einschränkungen.
• Ausgezeichnete interdisziplinäre Kommunikationsfähigkeiten; Fähigkeit, technische und nicht-technische Stakeholder sowie externe Partner zu beeinflussen.
• Fließend in Englisch; zusätzliche Sprachen sind von Vorteil.
• Bereitschaft, in Deutschland ohne Arbeitgebervisum zu arbeiten.

Wünschenswert:

• Hintergrund in wissenschaftlichen ML-Bereichen wie äquivarianten neuronalen Netzwerken, generativen Modellen für Moleküle/Materialien oder Multi-Fidelity-Modellierung.
• Erfahrung in automatisierten oder autonomen Laborumgebungen.
• Vertrautheit mit dem Bereich der Energiematerialien (z.B. Batterien, Katalysatoren, Photovoltaik).
• Frühere Erfahrungen an einer Forschungseinrichtung, einem nationalen Labor oder einem Deeptech-Startup.

Vergütung & Vorteile: Die Vergütungsdetails sind für diese Rolle nicht öffentlich aufgeführt. Ein wettbewerbsfähiges Paket, das der Seniorität und strategischen Bedeutung dieser Position entspricht, wird im Verlauf des Vorstellungsgesprächs besprochen.

Standort: Dies ist eine Vollzeitstelle vor Ort in Berlin, Deutschland. Kandidaten müssen bereit und berechtigt sein, ohne arbeitgebergesponserte Visumsunterstützung in Berlin zu arbeiten.