Sie arbeiten an der Entwicklung innovativer Methoden des maschinellen Lernens in der Forschungsgruppe "KI für Materialwissenschaften" (AiMat) unter der Leitung von Prof. Dr. Pascal Friederich.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

• Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens in Zusammenarbeit mit Partnern des DFG-Exzellenzclusters "3D Matter Made to Order", mit Schwerpunkt auf ML-Potenzialen für komplexe atomistische Simulationen von Laser-3D-Druckprozessen.
• Forschung in den Bereichen beschleunigte atomistische Simulationen, universelle ML-Potenziale und Modelldestillation.
• Zusammenarbeit mit experimentellen Partnern im 3DMM2O-Projekt zur Anwendung und Validierung entwickelter ML-Potenziale.
• Erstellung wissenschaftlicher Manuskripte sowie Präsentation der Forschungsergebnisse auf Workshops und Konferenzen.

Zusätzlich zu der wissenschaftlichen Tätigkeit besteht die Möglichkeit einer Promotion.

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 maschinell gelernter Potenziale und/oder Molekulardynamiksimulationen und/oder Dichtefunktionaltheorie 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
• Erfahrung in der Programmierung mit Python, insbesondere mit Bibliotheken wie PyTorch 
• fließende Englischkenntnisse
• ausgeprägte Kommunikations- und Präsentationsfähigkeit