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 25.000 Forschende, Lehrende, Studierende und Mitarbeitende den Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung, Kultur, Ökonomie, Sozialem, Technik und Umwelt. In der Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften, in der Arbeitsgruppe Digitale Chemie, suchen wir Unterstützung. IHRE AUFGABEN -     Entwicklung neuartiger Ansätze zur automatisierten Verarbeitung und Interpretation experimenteller Rohdaten, beispielsweise aus Spektroskopie und Elektrochemie -     Anwendung von Maschinellem Lernen zur Vorhersage von Materialeigenschaften basierend auf experimentellen Rohdaten -     Kooperation mit experimentellen Wissenschaftler*inn Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (Doktorand*in)   en IHR PROFIL -     Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im Fach Chemie, Informatik oder einer verwandten Disziplin -     Praktische Programmierkenntnisse (idealerweise Python) sind erforderlich -     Praktische Erfahrung in computergestützter Datenverarbeitung 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) erforderlich -     Theoretische Kenntnisse chemoinformatischer Methoden und praktische Erfahrungen in ihrer Anwendung sind vorteilhaft -     Kenntnisse und Erfahrungen in Deep Learning (insbesondere Transformer-Modelle) 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 31.12.2028 Stellenwert E 13 TV-L Umfang Teilzeit 67 % der tariflichen Arbeitszeit Kennziffer 25335 Ansprechpartner*in Herr Prof. Dr. Felix Strieth-Kalthoff [E-Mail Adresse gelöscht] Bewerbungen über stellenausschreibungen.uni-[Website-Link gelöscht] Bewerbungsfrist 11.12.2025 An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Schwerbehinderung 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 25,000 researchers, academic staff and students face the challenges of science, education, culture, economics, society, technology and the environment. The school of Mathematics and Natural sciences, digital chemistry research group, invites applications. RESPONSIBILITIES AND DUTIES -     Development of novel workflows for the automated processing and interpretation raw experimental data, e.g. from spectroscopy and electrochemistry -     Application of machine learning to predict materials properties from raw experimental data -     Collaboration with experimental scientists PROFESSIONAL AND PERSONAL REQUIREMENTS -     Completed university degree (Master of Science or equivalent) in chemistry, computer science, or a related discipline -     Practical programming experience (Python) is required -     Practical experience in computational data processing and management is required -     Theoretical knowledge of machine learning methods and practical experience in their application is required -     Proficiency in English (spoken and written) is required -     Theoretical knowledge of cheminformatics methods and practical experience in their application is advantageous -     Knowledge and experience in deep learning (especially transformer 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 as soon as possible Duration Fixed-term contract until 31.12.2028 Salary E 13 TV-L Time Part-time 67 % of the collectively agreed working time Reference Code 25335 Contact person Herr Prof. Dr. Felix Strieth-Kalthoff [E-Mail Adresse gelöscht] Applications via stellenausschreibungen.uni-[Website-Link gelöscht] Application deadline 11.12.2025 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. .