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Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m/w/d)
Berlin-Steglitz
Aktualität: 05.10.2024
Anzeigeninhalt:
05.10.2024, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
Berlin-Steglitz
Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m/w/d)
Aufgaben:
Als Postdoktorand*in werden Sie die Grenzen der aktuellen ML-Anwendungen in der Material wissenschaft erweitern. Sie werden die Möglichkeit haben, Ihre eigene Forschungs agenda zu entwickeln und mit anderen Forschungs gruppen zusammenzuarbeiten, um anspruchsvolle wissenschaftliche Fragen anzugehen.
Sie sind verantwortlich für die Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte und arbeiten eng mit Material wissenschaftler*innen zusammen. Im Einzelnen umfasst dies die folgenden Aspekte:
Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle für Anwendungen in der Material wissenschaft
Implementierung von maschinellen Lernmodellen in PyTorch und anderen relevanten Software bibliotheken
Aufbereitung von Trainingsdaten sowie Entwicklung und Auswahl geeigneter Merkmale
Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse von Vorhersagen
Kommunikation der Forschungs ergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachzeitschriften mit Peer-Review
Qualifikationen:
Erfolgreich abgeschlossenes Hochschul studium (Diplom/Master) sowie sehr gute Promotion der Informatik, technischen Software entwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbar
Sehr gute Kenntnisse von Software bibliotheken für Data Science (z. B. PyTorch, PyTorch-Geometric, Pandas, Scikit-Learn)
Sehr gute Kenntnisse der Theorie und Praxis moderner Methoden des maschinellen Lernens (z. B. Invertible Neural Networks und Graph Neural Networks)
Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmier sprache (z. B. Python, Rust, Go)
Gute Kenntnisse von Methoden zur Visualisierung komplexer Datensätze
Erfahrung mit Versions kontrollsystemen (z. B. Git) ist wünschenswert
Erfahrung mit statistischen Methoden ist wünschenswert
Kenntnisse von Methoden zur Verarbeitung und Analyse großer Daten mengen sind wünschenswert
Erfahrungen mit Daten aus dem Bereich der Material- oder Ingenieur wissenschaften oder Naturwissenschaften sind wünschenswert
Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Sprachkenntnisse/Ausdrucksstärke in Englisch
Ausgezeichnete kommunikative und zwischenmenschliche Fähigkeiten, eine zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, mit einer starken Bereitschaft zur Kooperation und Zusammenarbeit mit anderen, Lern- und Anpassungs bereitschaft sowie ausgeprägtes konzeptionelles, strategisches und innovatives Denken
Die ausgeschriebene Stelle setzt ein geringes Maß an körperlicher Eignung voraus.
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