Postdoc Position in Machine Learning Und Fair Data

vor 7 Monaten

Munich, Deutschland Technische Universität München Vollzeit

**Wir suchen motiviertes Personal (PhD, Postdoc) mit einem Mathematik
- oder Informatik-Hintergrund. Sie werden am Projekt FAIRmat (einem NFDI-Konsortium) beteiligt sein, in dem wir eine FAIR-Dateninfrastruktur für die Physik der kondensierten Materie und die chemische Physik von Festkörpern für materialwissenschaftliche Gruppen in ganz Deutschland (und weltweit) aufbauen. Als Postdoktorand/in sind Sie außerdem an der Forschung zur Methodenentwicklung für Algorithmen des maschinellen Lernens beteiligt.**

**Über uns**
Die Technische Universität München (TUM) in der bayerischen Landeshauptstadt ist mit über 40.000 Studierenden eine der besten Universitäten der Welt. Sie ist der Exzellenz in Forschung und Lehre, der interdisziplinären Ausbildung und der aktiven Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses verpflichtet. Die TUM profitiert von der gesunden Mischung aus Unternehmen und Start-ups aller Größenordnungen, die in der Region angesiedelt sind, und ist eng mit den regionalen Forschungskliniken verbunden. Darüber hinaus pflegt die Universität enge Kontakte zu Unternehmen und wissenschaftlichen Einrichtungen in aller Welt.

**Beschreibung**
Wir suchen motiviertes Personal mit einem Mathematik
- oder Informatik-Hintergrund. Ihr Projekt wird in die Forschungsgruppe von Prof. Dr. Felix Dietrich am Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen in der Informatik der TUM eingebettet sein. Die Vergütung erfolgt zu 100% nach TVL E14 in Anlehnung an die Tarife des öffentlichen Dienstes in Deutschland, falls alle Bedingungen dafür erfüllt sind (sonst: TVL E13). Sie werden am Projekt FAIRmat (einem NFDI-Konsortium) beteiligt sein. FAIRmat baut eine FAIR-Dateninfrastruktur für die Physik der kondensierten Materie und die chemische Physik von Festkörpern für materialwissenschaftliche Gruppen in ganz Deutschland (und weltweit) auf. In FAIRmat entwickeln wir mit vielen anderen Kooperationspartnern in Deutschland die NOMAD-Software. NOMAD ist das wichtigste Kollaborationstool im Projekt, mit dem Wissenschaftler ihre Daten auf standardisierte Weise hochladen können, wodurch sie FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reproducible - aber auch Fully AI Ready) werden. Ihre Rolle im Projekt wird im Entwicklerteam (ca. 10 Personen) liegen, das an der Open-Source-Software arbeitet NOMAD. Als Postdoktorand/in sind Sie außerdem an der Forschung zur Methodenentwicklung für Algorithmen des maschinellen Lernens beteiligt und beraten Doktoranden in der Gruppe von Prof. Dr. Felix Dietrich (siehe Homepage für mögliche Forschungsrichtungen).

**Anforderungen**
- Dr. (PhD) in Informatik, Mathematik, oder ähnlichem. Bewerbungen ohne Doktorgrad sind möglich, aber werden nur bei signifikanter (idealerweise: Industrie-) Erfahrung in Softwareentwicklung mit Python berücksichtigt.
- Gute Kenntnisse in Softwareentwicklung mit Python (Sie werden die NOMAD Software weiterentwickeln).
- Idealerweise: Erfahrung und Publikationen in Methodenentwicklung für Machine Learning.
- Soft skills: analytisches Denken, strukturierte und organisierte Arbeitsweise, hohe intrinsische Motivation.
- Für E14: Erfahrung in Mitarbeiter:innenführung (Doktoranden, Masteranden, Stud. Hilfskräfte).

**Bewerbungsunterlagen**
- Eine Seite Motivationsschreiben: Warum wollen Sie als PostDoc arbeiten, warum in Machine Learning, in der Gruppe von Prof. Dr. Dietrich, an der TUM? Warum wollen Sie NOMAD weiterentwickeln?
- Lebenslauf mit Beschreibung des Themas der Doktorarbeit, Publikationen, akademische Ausbildung, Industrieerfahrung (optional), sowie abgeschlossene Projekte (optional).
- Transcript of records (Liste der Kurse mit Abschlussnoten) aus dem Master.
- Namen und Kontaktdaten von ein bis zwei Personen für Referenzen (Wir bitten diese dann, Referenzschreiben zu verfassen).

Beachten Sie, dass die TUM das strategische Ziel verfolgt, die Diversität ihres Personals deutlich zu erhöhen. Als Chancengleichheit und "Affirmative Action" Arbeitgeber fördert TUM ausdrücklich Nominierungen und Bewerbungen von Frauen ebenso wie von allen anderen, die zusätzliche Diversity-Dimensionen einbringen. Behinderte Kandidaten mit gleicher Qualifikation werden bevorzugt. Internationale Bewerberinnen und Bewerber werden ausdrücklich ermutigt, sich zu bewerben. Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.

**Kontakt**
Prof. Dr. Felix Dietrich

Link zur Lehrstuhlseite

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

**Hinweis zum Datenschutz**:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durc

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