Wissenschaftlicher Mitarbeiter

vor 1 Woche


Bayreuth, Deutschland Universität Bayreuth Vollzeit

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) auf dem Gebiet des Autoregressiven Maschinellen Lernens für elektrochemische Grenzflächen

Lehrstuhl für Physikalische Chemie V: Theorie und Maschinelles Lernen

Bewerbungsfrist: 31. Dezember 2024

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) auf dem Gebiet des Autoregressiven Maschinellen Lernens für elektrochemische Grenzflächen

zu besetzen.

**Aufgaben**:

- Entwicklung neuartiger autoregressiver ML-Methoden zur Beschreibung der zeitlichen Entwicklung von elektrochemischen Grenzflächen
- Mitarbeit an der Integration von ML-Modellen in Multiskalensimulationen von elektrochemischen Strömungsreaktoren
- Entwicklung neuartiger Methoden für das Repräsentationslernen von chemischen Reaktionsnetzwerken

**Qualifikationen**:

- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Chemie, Physik, Informatik oder verwandten Bereichen
- Gute Kenntnisse in numerischen Simulationen auf atomarer Skala und/oder modernen ML-Techniken
- Interesse daran, die Grenzen von Multiskalensimulationen zu erweitern
- Gute Kommunikationsfähigkeiten und Neugier

**Wissenschaftliches Umfeld**:
Als Doktorand haben Sie Zugang zu den modernen Forschungseinrichtungen des Bayerischen Zentrums für Batterietechnik und zu einem unterstützenden Forschungsumfeld. Sie werden auch die Möglichkeit haben, mit führenden Experten auf diesem Gebiet zusammenzuarbeiten und an internationalen Konferenzen und Workshops teilzunehmen.

Die Universität Bayreuth schätzt die Vielfalt ihrer Beschäftigten als Bereicherung und bekennt sich ausdrücklich zum Ziel der Chancengleichheit der Geschlechter. Frauen werden hierbei mit Nachdruck um ihre Bewerbung gebeten. Personen, die mehr Vielfalt in das Forschungs
- und Lehrprofil der Universität Bayreuth einbringen, sind ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen. Bewerberinnen und Bewerber (m/w/d) mit Kindern sind sehr willkommen. Die Universität Bayreuth ist Mitglied im Best-Practice Club „Familie in der Hochschule e. V.“, hat erfolgreich am HRK-Audit „Internationalisierung der Hochschule“ teilgenommen. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbung

Bitte bewerben Sie sich **online** mit aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen bis zum **31.12.2024** unter Angabe des Kennworts **„ML4Echem“** über das **Bewerbungsportal** der Universität Bayreuth. Die Unterlagen werden nach Beendigung des Berufungsverfahrens gemäß den Anforderungen des Datenschutzes gelöscht.



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