- Entwicklung und Validierung einer ab-initio- und KI-gestützten Rechenplattform zur Vorhersage der Leistungsfähigkeit von Quantensensoren auf Basis atomarer Defektstrukturen
- Entwicklung von Workflows, die Defekteigenschaften von Materialien mit experimentell relevanten Sensorkennzahlen verknüpfen
- Entwicklung von Machine-Learning-Methoden zur beschleunigten Erforschung großer Designräume für Quantenmaterialien
- Durchführung von Hochdurchsatz-Screenings und Optimierungen von Wirtsmaterial-Fehlstellen-Systemen für die Quantensensorik
- Anwendung der Plattform auf Fragestellungen der biomedizinischen Sensorik und Quantentechnologien
- Enge Zusammenarbeit mit experimentellen Forschenden in den Bereichen Materialwachstum, Bauelementefertigung, Quantencharakterisierung und biomedizinische Sensorik
- Veröffentlichung hochrangiger wissenschaftlicher Arbeiten und Präsentation der Ergebnisse auf führenden internationalen Konferenzen
- Mitwirkung in Lehre, Betreuung von Studierenden
Ihr Profil
- Erfolgreich abgeschlossene wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) und Promotion oder gleichwertiger Abschluss in Materialwissenschaften, Angewandter Physik, Elektrotechnik, Festkörperphysik, Physikalischer Chemie, Computational Physics oder einem verwandten Fachgebiet
- Fundierte Kenntnisse in der computergestützten Materialwissenschaft auf Basis erster Prinzipien, einschließlich DFT-Simulationen mit Programmen wie Quantum ESPRESSO, VASP, GPAW, CP2K oder vergleichbaren Softwarepaketen
- Forschungserfahrung in mindestens zwei der folgenden Bereiche:
- Spinphysik von Punktdefekten in Halbleitern, einschließlich Spin-Phonon-Kopplung, Zero-Field-Splitting, Hyperfeinwechselwirkungen oder Spinrelaxation und Kohärenz
- Multiskalen-Simulationsmethoden wie DFPT, EPW, Molekulardynamik, Cluster Correlation Expansion (CCE), Constrained DFT, DMFT, QMC oder verwandte Verfahren
- Quantenchemische Methoden (CASSCF, Multi-Reference CI) für angeregte Zustände von Punktdefekten
- Maschinelles Lernen für wissenschaftliche Entdeckungen, Materialinformatik oder KI-gestütztes Materialdesign
- Nachweis eigenständiger, hochwertiger Forschungstätigkeit und wissenschaftlicher Veröffentlichungen
- Sehr gute Programmierkenntnisse (Python, Fortran, C/C++ oder vergleichbare Sprachen)
- Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
- Erfahrung mit Hochleistungsrechnen (HPC) und Workflow-Automatisierung von Vorteil
- Ausgeprägte Kommunikations-, Führungs- und Teamfähigkeiten von Vorteil
Wir bieten
- Ein junges, ambitioniertes und hochinternationales Forschungsteam mit kooperativer Arbeitskultur
- Gestaltungsfreiheit beim Aufbau eines neuen Forschungsgebiets an der Schnittstelle von Quantensensorik, computergestützter Materialentdeckung und wissenschaftlicher KI
- Die Möglichkeit, eine Rechenplattform mit breitem Einfluss auf Quantensensorik und Quantentechnologien aufzubauen
- Zugang zu modernsten Hochleistungsrechnern
- Enge Kooperationen mit führenden Forschungsgruppen des Berlin Quantum Group, der TU Delft, des Institute of Neuroinformatics Zürich, der EPFL Lausanne, der UC Berkeley und des Lawrence Berkeley National Laboratory
- Ein multidisziplinäres Forschungsumfeld mit Schwerpunkten in Quantensensorik, Materialentdeckung, biomedizinischer Technologie und wissenschaftlicher KI
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Ihre Aufgaben in Berlin Arbeitgeber: University Positions
Die Abteilung für Biomedizin an der Universität Basel bietet ein inspirierendes und interdisziplinäres Forschungsumfeld, das sich auf Neuroimmunologie im Krebs konzentriert. Mit über 800 Mitarbeitern in einem dynamischen, internationalen Team fördern wir Zusammenarbeit und gegenseitige Unterstützung, während wir gleichzeitig starke Mentorship-Programme und Karriereentwicklungsmöglichkeiten anbieten. Hier haben Sie die intellektuelle Freiheit, innovative computergestützte Methoden zu entwickeln und Ihre wissenschaftlichen Ideen voranzutreiben.
