Das Institut für Frontier Materials im Weltraum des DLR untersucht fundamentale physikalische Prozesse in Materialien, angefangen auf mikroskopischer Skala und bis hin zu makroskopischen Eigenschaften, sowohl in Modellsystemen für neue Materialien als auch in Materialien aus der Anwendung, auf der Erde wie im Weltraum. Dazu vereinen wir die Entwicklung von raumflugfähiger Hardware, Experimente auf Forschungsraketen, Parabelflügen und im Fallturm, sowie Modellierung mit Theorie und Simulation auf allen Skalen, um den Einfluss der Schwerkraft auf physikalische Prozesse zu verstehen.

Das erwartet dich

In einem gemeinsamen Projekt mit dem Institut für KI-Sicherheit haben wir die Helmholtz-Nachwuchsgruppe DataMat gestartet. Dabei kombinieren wir die Theorie der weichen Materie mit künstlicher Intelligenz. Unser Ziel ist es Materialien zu entwerfen, die als unmöglich galten – indem wir grundlegende Erkenntnisse über neue Zustände der Materie umsetzen - in realen Anwendungen. Genauer gesagt zielen wir auf multifunktionale Mikrostrukturen ab mit Hilfe zuverlässiger Methoden des maschinellen Lernens. Um dieses Ziel zu erreichen, arbeiten wir eng zusammen mit der LMU München und Princeton University.

Jetzt suchen wir dich, um ein Teil der Teams zu werden. Du hast die Möglichkeit, zusammen mit führenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern auf einem sich rasch entwickelnden Forschungsgebiet zu arbeiten. Das DLR bietet dabei flexible Arbeitsbedingungen und eine starke Forschungsinfrastruktur für ein solch interdisziplinäres Projekt.

Deine Aufgaben

• zuverlässige Methoden des maschinellen Lernens zu entwickeln und anzuwenden, um Materialeigenschaften vorherzusagen und zu optimieren
• neue Arten kurz- und weitreichender Ordnung zu entdecken, zu charakterisieren und nutzbar zu machen
• deine Ergebnisse in wissenschaftlichen Fachzeitschriften zu veröffentlichen und auf internationalen Konferenzen zu präsentieren

Das bringst du mit

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) der Naturwissenschaften (z. B. Physik oder Mathematik) oder der Ingenieurswissenschaften (z. B. aus den Bereichen der Materialwissenschaften) oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge
• Promotion in einem der obengenannten Fachgebiete oder in einem ähnlichen Fachgebiet
• erste Erfahrung in mindestens einem der Forschungsgebiete der Helmholtz-Nachwuchsgruppe, insbesondere zu maschinellem Lernen
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Erfahrung in interdisziplinärer wissenschaftlicher Forschung
• vielversprechende wissenschaftliche Leistungen

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2951) beantwortet dir gerne:

Matthias Sperl 
Tel.: +49 2203 601 3434