Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft

vor 2 Monaten


Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung Vollzeit
Beschreibung der Stelle

Wir suchen eine erfahrene Wissenschaftliche Mitarbeiterin für maschinelles Lernen in der Materialwissenschaft, um unsere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich zu unterstützen.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten
  • Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte
  • Implementierung von maschinellen Lernmodellen in PyTorch und anderen relevanten Softwarebibliotheken
  • Aufbereitung von Trainingsdaten sowie Entwicklung und Auswahl geeigneter Merkmale
  • Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse von Vorhersagen
  • Kommunikation der Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Fachzeitschriften mit Peer-Review
Voraussetzungen
  • Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom/Master) sowie sehr gute Promotion der Informatik, technischen Softwareentwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbar
  • Sehr gute Kenntnisse von Softwarebibliotheken für Data Science (z. B. PyTorch, PyTorch-Geometric, Pandas, Scitkit-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 Programmiersprache (Python, Rust, Go)
  • Gute Kenntnisse von Methoden zur Visualisierung komplexer Datensätze
  • Erfahrung mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git) ist wünschenswert
  • Erfahrung mit statistischen Methoden ist wünschenswert
  • Kenntnisse von Methoden zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen sind wünschenswert
  • Erfahrungen mit Daten aus dem Bereich der Material- oder Ingenieurwissenschaften 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 Anpassungsbereitschaft sowie ausgeprägtes konzeptionelles, strategisches und innovatives Denken
Unsere Leistungen
  • 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 mit 30 Urlaubstagen und bis zu 12 Gleittagen pro Jahr
  • Persönliche und berufliche Weiterentwicklung
  • Wir bieten eine wertschätzende und integrative Atmosphäre mit einer zertifizierten familienfreundlichen Arbeitskultur, regelmäßigem Feedback und einem starken Engagement für die Gleichstellung und Integration von schwerbehinderten Menschen.


  • Berlin, Berlin, Deutschland Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung Vollzeit

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    Wir 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...


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    Ihre 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...


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    Ihre 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...


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    Beschreibung 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...


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    AufgabenbeschreibungWir 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...


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    Beschreibung 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...


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    AufgabenbeschreibungWir 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...


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    Wir 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 Vollzeit

    Ihre 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 Vollzeit

    Ihre 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 Vollzeit

    Ihre 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 Vollzeit

    AufgabenbeschreibungWir 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...


  • Berlin, Berlin, Deutschland BAM Vollzeit

    Ihre AufgabenWir suchen eine Wissenschaftliche Mitarbeiterin/Forscherin, die sich auf die Entwicklung von Methoden für das computergestützte beschleunigte Design anorganischer Materialien mit speziellen Materialeigenschaften spezialisiert hat. Die Materialeigenschaften, die im Vordergrund stehen, sind Härte, Magnetismus und Wärmeleitfähigkeit. Im Rahmen...


  • Berlin, Berlin, Deutschland Technische Universität Berlin Vollzeit

    Ruf zur Stelle: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (Data Engineering und maschinelles Lernen)Wir suchen eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in zur Forschung an der Schnittstelle von Data Engineering und maschinellem Lernen unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Sebastian Schelter.Aufgaben:Unabhängige Forschung an der Schnittstelle von Data Engineering und...