Description

Im Rahmen des Exzellenzcluster POLIS sind Sie für die konzeptionelle Entwicklung und methodische Erforschung KI-gestützter Ansätze zur Charakerisierung und Modellierung von Materialien zuständig. Im Einzelnen haben Sie folgende Aufgaben:

• Analyse großer experimenteller Datensätze (z. B. XRD, XPS, REM) und Entwicklung/fortlaufende Optimierung von Verfahren auf Basis faltender neuronaler Netze für Detektion, Segmentierung und Interpretation ein‑ und zweidimensionaler Messdaten
• Erarbeitung von Vorhersagemodellen für Materialeigenschaften in Abhängigkeit experimenteller Parameter sowie Untersuchung dateneffizienter Trainingsstrategien. Hierzu zählen Kombination maschineller Lernverfahren mit physikalisch basierten Modellen und Bayes'scher Optimierungsverfahren
• theoretische Fundierung robuster, fehlertoleranter und recheneffizienter Modellierungsansätze zur Prognose und Optimierung von Gefüge‑ und elektrochemischen Eigenschaften von Materialien
• Veröffentlichung der wissenschaftlichen Ergebnisse
• Unterstützung in der Lehre

Zusätzlich zu der wissenschaftlichen Tätigkeit besteht die Möglichkeit einer Promotion.

Persönliche Qualifikation

Sie verfügen über:

• ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom (Uni) oder Master) in Informatik oder Ingenieurswissenschaften
• Programmierkenntnisse in Python
• sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
• analytisches Denkvermögen
• Teamfähigkeit
• strukturierte und selbständige Arbeitsweise

Organisationseinheit

Entgelt

EG 13 TV-L, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind.