Stelle ist zu besetzen ab: 01.02.2026

Beschreibung

Sie arbeiten an der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens in der Forschungsgruppe AI for Materials Science (AiMat) unter der Leitung von Prof. Dr. Pascal Friederich.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

• Entwicklung moderner Methoden des maschinellen Lernens, die neue Wege zur Analyse und Gestaltung molekularer Systeme eröffnen
• Aktive Mitgestaltung der Zusammenarbeit im DFG-Schwerpunktprogramm "Molecular Machine Learning", insbesondere mit den experimentellen Partnern des Projekts "Entwurf photokatalytischer Systeme zur CO₂-Reduktion durch synergistische Zusammenarbeit von maschinellem Lernen und automatisierten Labors" am KIT
• Erforschung und Weiterentwicklung selbst erklärender graphischer neuronaler Netze für Moleküle sowie deren Einbindung in automatisierte Synthese- und Charakterisierungs-Workflows, um datengetriebene Forschung effizient voranzubringen
• Kooperation mit den automatisierten Syntheselabors am Institut für Organische Chemie

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 Naturwissenschaften
• theoretische und praktische Erfahrung in den Bereichen maschinelles Lernen und Deep Learning
• Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens in einem interdisziplinären Kontext ist von Vorteil
• Erfahrung im Bereich der erklärbaren KI und/oder graphischen neuronalen Netz und/oder selbstfahrenden Laboren sind von Vorteil
• Erfahrung in der Entwicklung und dem Training großer Modelle oder der Durchführung von Simulationen auf Hochleistungsrechensystemen ist wünschenswert
• idealerweise praktische Forschungserfahrung sowie Erfahrung mit Veröffentlichungen in relevanten wissenschaftlichen Bereichen
• fließende Englischkenntnisse

Organisationseinheit

Eggenstein-Leopoldshafen (und Karlsruhe)

Entgelt

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