Doktorand*in in der Arbeitsgruppe Digitale Chemie in der Fakultät 4

Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, vernetzte, forschungs-orientierte Campusuniversität. Gemeinsam stellen sich hier mehr als 26.000 Forschende, Lehrende, Studierende und Mitarbeitende den Herausforderungen in Gesellschaft, Kultur, Bildung, Ökonomie, Technik, Natur und Umwelt. An der Bergischen Universität Wuppertal / Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften, in der Arbeitsgruppe Digitale Chemie, suchen wir Unterstützung. IHRE AUFGABEN -    Entwicklung neuartiger Ansätze des Maschinellen Lernens zum Design funktionaler Wissenschaftlicher* Wissenschaftliche Mitarbeiter*in (Doktorand*in)   Moleküle -    Anwendung von Maschinellem Lernen zur Entwicklung neuartiger Liganden für Anwendungen in der Homogenkatalyse -    Direkte Kooperation mit Experimentalchemiker*innen IHR PROFIL -    Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master of Science oder vergleichbar) in Chemie oder einer verwandten Disziplin -    Praktische Erfahrung in Programmierung und computergestützter Datenverarbeitung sind erforderlich -    Theoretische Kenntnisse chemoinformatischer Methoden und praktische Erfahrungen in ihrer Anwendung sind erforderlich -    Theoretische Kenntnisse in Methoden des Maschinellen Lernens sowie praktische Erfahrungen in ihrer Anwendung sind erforderlich -    Sichere Beherrschung der englischen Sprache (Wort und Schrift) sind erforderlich -    Kenntnisse und Erfahrungen in Molekülchemie und molekularer Synthese sind vorteilhaft -    Kenntnisse und Erfahrungen in Deep Learning (graphbasierte neuronale Netzwerke, Transformer-basierte Modelle) sind vorteilhaft -    Kommunikations- und Teamfähigkeit Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung eines Promotionsverfahrens dient. Die Stelle ist befristet für die Dauer des Promotionsverfahrens, jedoch vorerst bis zu 3 Jahren, zu besetzen. Eine Verlängerung zum Abschluss der Promotion ist innerhalb der Befristungsgrenzen des WissZeitVG ggf. möglich. Beginn zum nächstmöglichen Zeitpunkt Dauer befristet bis zu drei Jahren Stellenwert E 13 TV-L Umfang Teilzeit 50 % der tariflichen Arbeitszeit Kennziffer 25180 Ansprechpartner*in Prof. Dr. Felix Strieth-Kalthoff [E-Mail Adresse gelöscht] Bewerbungen über stellenausschreibungen.uni-[Website-Link gelöscht] Bewerbungsfrist 21.07.2025 An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unter- schiede unserer Universitätsangehörigen und setzen uns für Gleichstellung, Chancen-gerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Behinderung und ihnen gleichgestellten Personen sind willkommen. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt. Bewerbungen umfassen alle notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen Hochschulstudiums, Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung). Unvollständig eingereichte Bewerbungen können nicht berücksichtigt werden The University of Wuppertal is a dynamic, networked and research-oriented campus university. Collectively, more than 26,000 researchers, academic staff and students face the challenges of society, culture, education, economics, technology and the environment. The school of Mathematics and Natural Sciences, Digital Chemistry research group, invites applications. RESPONSIBILITIES AND DUTIES -    Development of novel machine learning approaches for the design of functional molecules -    Application of machine learning to develop novel ligands for use in homogeneous catalysis -    Direct collaboration with experimental chemists PROFESSIONAL AND PERSONAL REQUIREMENTS -    Completed university degree (Master of Science or equivalent) in chemistry or a related discipline -    Practical experience in programming and computer-based data handling is required -    Theoretical knowledge of cheminformatics methods and practical experience in their application is required -    Theoretical knowledge of machine learning methods and practical experience in their application is required -    Proficiency in English (spoken and written) is required -    Knowledge and experience in molecular chemistry and molecular synthesis are advantageous -    Knowledge and experience in deep learning (graph neural networks, transformer-based models) are advantageous -    Communication and teamwork skills This is a qualification position in the sense of the Academic Fixed-Term Contract Act (WissZeitVG), which serves to support a doctoral programme. The position is temporary for the duration of the doctoral process, but initially up to 3 years. An extension for the completion of the doctorate is possible within the time limits of the WissZeitVG. Research Assistant (Doctoral student)     Start at the earliest possible date Duration Fixed-term contract up to three years Salary E 13 TV-L Time Part-time 50 % of the collectively agreed working time Reference Code 25180 Contact person Prof. Dr. Felix Strieth-Kalthoff [E-Mail Adresse gelöscht] Applications via stellenausschreibungen.uni-[Website-Link gelöscht] Application deadline 21.07.2025 The University of Wuppertal is an equal opportunity employer. Applications from persons of any gender and persons with disabilities as well as persons with an equivalent status are highly welcome. In accordance with the Gender Equality Act of North Rhine-Westphalia, women will be given preferential consideration unless there are compelling reasons in favour of an applicant who is not female. The same applies to applications from disabled persons, who will be given preference in the case of equal suitability. Applications including all relevant credentials (motivation letter, CV, proof of successful graduation, job references, and if applicable, evidence of a severe disability). Kindly note that incomplete applications will not be considered. .