Aktuelle Jobs im Zusammenhang mit Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft - Berlin, Berlin - BAM
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitWir suchen eine Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft, um unsere Forschung in diesem Bereich zu unterstützen.Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des...
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitWir suchen zur Verstärkung unseres Teams im Referat eScience in Berlin-Steglitz eine*nPromovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft (m/w/d)Entgeltgruppe 14 TVöDZeitvertrag für 36 MonateVollzeit/teilzeitgeeignetDie Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine...
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitBeschreibung der StelleWir suchen eine erfahrene Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft, um unsere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich zu unterstützen.Aufgaben und VerantwortlichkeitenEntwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-ProjekteImplementierung von maschinellen Lernmodellen in...
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitBeschreibung der StelleWir suchen eine erfahrene Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft, um unsere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich zu unterstützen.Aufgaben und VerantwortlichkeitenEntwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-ProjekteImplementierung von maschinellen Lernmodellen in...
-
Berlin, Berlin, Deutschland BAM VollzeitIhre AufgabenAls Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft werden Sie verantwortlich für die Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte. Sie arbeiten eng mit Materialwissenschaftler/innen zusammen und sind für die folgenden Aspekte verantwortlich:Die Entwicklung neuer maschineller...
-
Berlin, Berlin, Deutschland BAM VollzeitIhre AufgabenAls Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft werden Sie verantwortlich sein für die Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte. Sie werden eng mit Materialwissenschaftler/innen zusammenarbeiten und folgende Aspekte umfassen:Die Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle für...
-
Berlin, Berlin, Deutschland BAM VollzeitIhre AufgabenAls Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft werden Sie verantwortlich sein für die Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte. Sie werden eng mit Materialwissenschaftler/innen zusammenarbeiten und folgende Aspekte umfassen:Die Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle für...
-
Berlin, Berlin, Deutschland BAM VollzeitIhre Aufgaben Wir suchen eine Wissenschaftliche Mitarbeiterin für die Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte in der Materialwissenschaft. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle, die Implementierung von maschinellen Lernmodellen in pytorch und anderen relevanten Softwarebibliotheken, die...
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitBeschreibung der StelleWir suchen einen motivierten und erfahrenen Wissenschaftler, der sich auf die Entwicklung und Implementierung von maschinellen Lernmodellen in der Materialwissenschaft spezialisiert hat. Als Teil unseres Teams im Referat eScience werden Sie an der Entwicklung neuer Modelle für maschinelles Lernen für verschiedene Anwendungen in der...
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitBeschreibung der StelleWir suchen einen motivierten und erfahrenen Wissenschaftler, der sich auf die Entwicklung und Implementierung von maschinellen Lernmodellen in der Materialwissenschaft spezialisiert hat. Als Teil unseres Teams im Referat eScience werden Sie an der Entwicklung neuer Modelle für maschinelles Lernen für verschiedene Anwendungen in der...
-
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
vor 2 Wochen
Berlin, Berlin, Deutschland BAM Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitBAM Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung: Forscher/in für maschinelles Lernen in der MaterialwissenschaftWir suchen einen Postdoktorand/in, der sich auf die Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle für Anwendungen in der Materialwissenschaft spezialisiert hat.Als Teil des Teams eScience an der BAM Bundesanstalt für Materialforschung und...
-
Berlin, Berlin, Deutschland TU Berlin VollzeitAufgabenbeschreibungWir suchen eine Wissenschaftliche Mitarbeiterin für das Gebiet des Maschinellen Lernens. Ziel des Projekts ist die Entwicklung neuer Erklärmethoden für die atomistische Modellierung in der Quantenchemie. Der Schwerpunkt liegt auf dem Erwerb physikalisch fundierter Erkenntnisse, um Hypothesen in der Quantenchemie zu leiten.Die damit...
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitBeschreibung der StelleWir suchen einen Postdoktorand*in, der sich auf die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen für Anwendungen in der Materialwissenschaft spezialisiert hat. Als Teil unseres Teams im Referat »eScience« in Berlin-Steglitz werden Sie die Grenzen der aktuellen ML-Anwendungen in der Materialwissenschaft erweitern.Aufgaben und...
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitBeschreibung der StelleWir suchen einen Postdoktorand*in, der sich auf die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen für Anwendungen in der Materialwissenschaft spezialisiert hat. Als Teil unseres Teams im Referat »eScience« in Berlin-Steglitz werden Sie die Grenzen der aktuellen ML-Anwendungen in der Materialwissenschaft erweitern.Aufgaben und...
-
Berlin, Berlin, Deutschland TU Berlin VollzeitAufgabenbeschreibungWir suchen eine Wissenschaftliche Mitarbeiterin für das Gebiet des Maschinellen Lernens und der Quantenchemie. Ziel des Projekts ist die Entwicklung neuer Erklärmethoden für die atomistische Modellierung in der Quantenchemie.Die Aufgaben sind:Entwicklung und Implementierung von XAI-Methoden für ML-Modelle in der...
-
Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung VollzeitWir suchen zur Verstärkung unseres Teams im Referat "eScience" in Berlin-Steglitz eine*n Postdoktorand*in für die Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle in der Materialwissenschaft.Entgeltgruppe 14 TVöD, Zeitvertrag für 36 Monate, Vollzeit/teilzeitgeeignetDie Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine...
-
Berlin, Berlin, Deutschland BAM VollzeitIhre AufgabenAls Wissenschaftliche Mitarbeiterin für künstliche Intelligenz in der Materialwissenschaft werden Sie Teil eines interdisziplinären Teams, das sich mit der Entwicklung und Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen beschäftigt. Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle für Anwendungen in der...
-
Berlin, Berlin, Deutschland BAM VollzeitIhre AufgabenAls Wissenschaftliche Mitarbeiterin für künstliche Intelligenz in der Materialwissenschaft werden Sie Teil eines interdisziplinären Teams, das sich mit der Entwicklung und Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen beschäftigt. Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung neuer maschineller Lernmodelle für Anwendungen in der...
-
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
vor 3 Wochen
Berlin, Berlin, Deutschland BAM VollzeitIhre AufgabenWir suchen eine Wissenschaftliche Mitarbeiterin für unser Forschungsprojekt "Multibonds: Understanding and designing inorganic materials properties based on two- und multicenter bonds". Das Projekt zielt darauf ab, Methoden für das computergestützte beschleunigte Design anorganischer Materialien mit speziellen Materialeigenschaften zu...
-
Berlin, Berlin, Deutschland TU Berlin VollzeitAufgabenbeschreibungWir suchen eine Wissenschaftliche Mitarbeiterin, die sich auf die Entwicklung neuer Erklärmethoden für Maschinelle Lernmodelle in der Quantenchemie spezialisiert hat. Ziel des Projektes ist die Entwicklung von physikalisch fundierten Erkenntnissen, um Hypothesen in der Quantenchemie zu leiten.Die damit verbundenen Aufgaben...
Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft
vor 2 Monaten
Als Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft werden Sie Teil eines interdisziplinären Teams, das sich auf die Entwicklung und Anwendung von künstlichen Intelligenz-Technologien in der Materialwissenschaft konzentriert.
- Entwickeln und implementieren Sie eigene Machine-Learning-Projekte, um komplexe Materialprozesse zu verstehen und zu verbessern.
- Arbeiten Sie eng mit Materialwissenschaftlern zusammen, um die Schnittstelle zwischen Materialwissenschaft und künstlicher Intelligenz zu überbrücken.
- Analysieren und visualisieren Sie große Datenmengen, um Erkenntnisse über Materialverhalten und -strukturen zu gewinnen.
- Kommunizieren Sie Ihre Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachzeitschriften.
- Ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Materialwissenschaft oder einer verwandten Disziplin.
- Sehr gute Kenntnisse von Softwarebibliotheken für Data Science, wie z.B. PyTorch, Pandas und Scikit-Learn.
- Sehr gute Kenntnisse der Theorie und Praxis moderner Methoden des maschinellen Lernens, wie z.B. Invertible Neural Networks und Graph Neural Networks.
- Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, wie z.B. Python.
- Gute Kenntnisse von Methoden zur Visualisierung komplexer Datensätze.
- Interdisziplinäre Pionierforschung an der Schnittstelle von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft.
- Arbeit in führenden nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen.
- Zugang zu exzellenter Ausstattung und Infrastruktur.
- Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und eine gute Work-Life-Balance.
