Postdoc Machine Learning - Geesthacht, Deutschland - Helmholtz-Zentrum Hereon

Helmholtz-Zentrum Hereon
Helmholtz-Zentrum Hereon
Geprüftes Unternehmen
Geesthacht, Deutschland

vor 3 Wochen

Lena Wagner

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter
Beschreibung
Beginn der Ausschreibung Ende der Ausschreibung Institut bzw. Bereich- Institut für Membranforschung- Standort- Geesthacht- Bewerbermanagement- Frau Erika KrügerAm Institut für Membranforschung werden mit Experimenten und Simulationen neue Membranen für die Stofftrennung entwickelt. In den vergangenen Jahren hat die Auswertung großer experimenteller Datensätze mittels Maschinellem Lernen zunehmend an Bedeutung gewonnen. Im Projekt COMPUTING wollen wir Zusammenhänge zwischen Parametern und Strukturen aufdecken, die in Einzelexperimenten verborgen bleiben, um das Verständnis der Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen von Polymermembranen voranzutreiben. Zu diesem Zweck werden wir Methoden des Maschinellen Lernens zur Datenauswertung für große Mengen mikroskopischer Bilder und Herstellungsparameter entwickeln. Die Entwicklung neuartiger Architekturen für das Maschinelle Lernen und die Modifizierung bereits veröffentlichter Methoden ist die zentrale Aufgabe dieser Stelle. Das Projekt ist eine Kooperation mit dem Institut für Werkstoffsystem-Modellierung am Hereon und der HIP Service Einheit 'Applied Computer Vision Lab' am DKFZ.

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine promovierte Datenwissenschaftlerin, Informatikerin, Physikerin oder Ingenieurin (m/w/d). Die Stelle ist aufgrund der Projektförderung zunächst auf 15 Monate befristet, mit der Aussicht auf eine Verlängerung in weiteren Projekten. Der Arbeitsort ist das Helmholtz-Zentrum Hereon in Geesthacht. Ein Teil der Arbeit kann im Home-Office erledigt werden.

Chancengleichheit ist wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Wir möchten deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich dazu ermutigen, sich zu bewerben. Die Stelle ist grundsätzlich auch teilbar.

**Ihre Aufgaben**:

- Analyse der experimentellen und digitalen Prozesse in der Membranforschung
- Entwurf und Implementierung von Machine-Learning-Architekturen für die Auswertung großer wissenschaftlicher Datensätze
- Weiterentwicklung vorhandener Machine-Learning-Modelle
- Kombination von Machine-Learning-Architekturen mit physikalisch-chemischen Modellen
- Validierung der Ergebnisse in Austausch mit den WissenschaftlerInnen der Membranforschung
- enge Zusammenarbeit mit anderen Mitgliedern des COMPUTING-Projektteams
- Veröffentlichung und Präsentation der wissenschaftlichen Ergebnisse in Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen, Tagungen etc.

**Ihr Profil**:
Ihr fachliches Profil:

- wissenschaftliche Hochschulbildung und Promotion in Datenwissenschaft, Informatik, Physik, Ingenieurwesen oder einem vergleichbaren Fach
- vertiefte Kenntnisse der Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. Keras, PyTorch oder TensorFlow)
- Erfahrung mit Künstlichen Neuronalen Netzen und Kernel-Ridge-Regression / Support-Vector-Machines
- Erfahrung in statistischen Methoden und Methoden der Datenwissenschaft
- Kenntnisse in objektorientierter Programmierung wünschenswert
- fließendes Englisch in Wort und Schrift
- Erfahrung mit den Methoden wissenschaftlicher Arbeit, Projektplanung, Publikationen und Präsentationen
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Ihr persönliches Profil:

- systematische und zielorientierte Arbeitsweise
- Verantwortungsbewusstsein und ein hoher Qualitätsanspruch an die Arbeit
- Fähigkeit komplexe Probleme auf unkonventionelle Art und Weise zu lösen
- Freude an der Arbeit in einem kleinen Team und der damit verbundenen Einsatzbereitschaft und Flexibilität bei den Aufgaben
- proaktive Kommunikationsfähigkeit
- Offenheit für ein international geprägtes und dynamisches Arbeitsumfeld in der Wissenschaft
- Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Themen, z.B. Polymerchemie und Membrantechnik

**Wir bieten Ihnen**:

- eine spannende und abwechslungsreiche Aufgabe in einem Forschungszentrum mit mehr als 1.100 Beschäftigten aus rund 50 Nationen
- einen gut angebundenen Forschungscampus und beste Möglichkeiten zur Vernetzung
- individuelle Möglichkeiten zur Weiterbildung
- Sozialleistungen nach dem Tarifvertrag des öffentlichen Dienstes und Vergütung
- eine hervorragende technische Infrastruktur und eine moderne Arbeitsplatzausstattung
- 6 Wochen Urlaub im Jahr sowie Betriebsferien zwischen Weihnachten und Neujahr
- sehr gute Vereinbarkeit von Privat
- und Berufsleben durch Angebote von mobiler und flexibler Arbeit
- familienfreundliche Unternehmenspolitik mit Kinderbetreuungsangeboten, z. B. betriebsnahe Kindertagesstätte
- kostenloses Employee Assistance Program (EAP)
- Corporate Benefits
- ein abwechslungsreiches Kantinenangebot auf dem Campus

Schwerbehinderte und diesen gleichgestellte behinderte Menschen werden bei gleicher Eignung im Rahmen der gesetzlichen Bestimmungen bevorzugt berücksichtigt.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, Urkunden etc.) unter Angabe der Kennziffer 2023/PM 1 bis zum
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