Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-Lbaito Pro Job
Ausschreibung IV-354/24
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen - Zur Qualifizierung
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) der TU Berlin (Prof. Klaus Robert Müller) sucht für ein Agility-Teilprojekt eine e wissenschaftliche Mitarbeiter in im Bereich Maschinelles Lernen (ML). Das Agilitätsprojekt wird in den Forschungsgruppen "Maschinelles Lernen für molekulare Simulation in der Quantenchemie" unter der Leitung von Dr. Stefan Chmiela und "Probabilistische Modellierung und Inferenz" unter der Leitung von Dr. Shinichi Nakajima durchgeführt.
Dr. Chmielas Team beschäftigt sich mit der Modellierung von Mehrkörpersystemen mit Anwendungen in der Quantenchemie, insbesondere für die Vorhersage von Lösungen der Schrödingergleichung. Das übergeordnete Ziel des Teams ist die Entwicklung von Modellen zur Beschleunigung von genauen Molekulardynamik-Simulationen zur Berechnung von dynamischen und thermodynamischen Observablen physikalischer Systeme.
Aufgabenbeschreibung
Die damit verbundenen Aufgaben sind:
- Entwicklung und Implementierung von XAI-Methoden für ML-Modelle in der Quantenchemie
- Einbeziehung von physikalischem Wissen über die Zielsysteme in die Modelle, z.B. Unterscheidung verschiedener kurz- und langreichweitigen Wechselwirkungen zwischen Atomen
- Evaluierung der entwickelten Methoden anhand von Benchmark-Problemen und Einordnung von Beobachtungen im physikalischen Kontext
- Kommunikation der Ergebnisse durch Präsentationen
- Lehraufgaben
Erwartete Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Physik, Mathematik, oder Informatik
- Nachgewiesene Erfahrung in maschinellem Lernen mit einem ausgeprägten Verständnis von Algorithmen, lineare Algebra, Funktionalanalysis und verwandten mathematischen Konzepten
- Solide Kenntnisse in Physik, einschließlich Methoden zur Lösung der Schrödinger-Gleichung
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python und solide Kenntnisse gängiger Frameworks für maschinelles Lernen wie PyTorch oder TensorFlow
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und die Fähigkeit, komplexe Themen einem breiten Publikum mit unterschiedlichem Hintergrund zu erklären (d.h. sowohl Informatiker t als auch Physiker t)
- Vertrautheit mit SOTA-Maschinenlernmodellen und Ansätzen für die Modellierung von molekularen Kraftfeldern mit ML
- Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
Wünschenswert:
- Die Fähigkeit, mit einem Team von ML-Expert t und Physiker t zusammenzuarbeiten
Hinweise zur Bewerbung
Aus Kostengründen werden postalisch zugesandte Bewerbungsunterlagen nicht zurückgesandt. Bitte reichen Sie nur Kopien ein.
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Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.
Fakten
Veröffentlicht 09.10.2024
Anzahl Angestellte ca. 7000
Kategorie Graduierten-Stelle, Wiss. Mitarbeiter t
Kategorie TU Berlin Wiss. Mitarbeiter t mit Lehraufgaben
Aufgabengebiet Informatik
Beginn frühestens Frühestmöglich
Dauer befristet für 3 Jahre
Umfang 100% Arbeitszeit; Teilzeit ggf. möglich
Vergütung Entgeltgruppe E13
Anforderungen
Abschluss Master, Diplom oder Äquivalent
Studiengang Ingenieurwissenschaften, Informatik, Mathematik, Physik
Sprachkenntnisse
- Deutsch (sehr gute Kenntnisse)
- Englisch (sehr gute Kenntnisse)
Kontakt
Kennziffer IV-354/24
Kontakt-Person Dr. Chmiela
Bewerben
Bewerbungsfrist 07.11.2024
Kennziffer IV-354/24
per Post Technische Universität Berlin
- Die Präsidentin -
Fakultät IV, Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik, FG Maschinelles Lernen, Prof. Dr. Müller, MAR 4-1, Marchstr. 23, 10587 Berlin
per E-Mail jobs@bifold.berlin
Deine zukünftigen Kolleg:innenbaito Pro Feature
bei Technische Universität Berlin
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