Postdoc (W/m/d) Identifikation Und - Berlin, Deutschland - Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie GmbH

Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie GmbH
Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie GmbH
Geprüftes Unternehmen
Berlin, Deutschland

vor 4 Wochen

Lena Wagner

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter
Beschreibung
**Kennziffer: SE 2024/12**: Dünnschicht-Photovoltaik-Technologien besitzen das Potenzial für hohe Wirkungsgrade, geringe Kosten, Flexibilität, einfache Gebäudeintegration und minimierten Materialverbrauch. Aktuelle Herausforderungen in der Forschung liegen in der Identifizierung von ungiftigen und verfügbaren Materialien sowie Bauelementstrukturen, die stabile hohe Wirkungsgrade unterstützen können.

Unsere Abteilung beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung neuartiger Photovoltaik-Materialien wie Perowskite, Chalkogenide und Nitride durch kombinatorische Ansätze. Hierzu analysieren wir Materialbibliotheken mit Gradienten in ihrer Zusammensetzung mithilfe schneller Charakterisierungstechniken. Unser besonderes Interesse gilt der Entwicklung und Anwendung kontaktfreier optischer Charakterisierungsmethoden wie hyperspektrale Lumineszenzbildgebung, zeitaufgelöste Photolumineszenz und THz-Absorptionsspektroskopie. In Kombination mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz können diese Verfahren sowohl für die qualitative Beurteilung von photovoltaischen Materialien in der Entwicklungsfrühphase sowie für die Prozessüberwachung in industriellen Umgebungen eingesetzt werden.

Für die Untersuchung und Optimierung neuartiger Photovoltaik-Materialien innerhalb eines europäischen Forschungsprojekts suchen wir eine*n hochmotivierte*n Forscher*in mit Interesse an der Weiterentwicklung multimodaler optischer Charakterisierungsmethoden bzw. ML-gestützter Datenanalyse.

**Ihre Aufgaben**:

- Sie charakterisieren Dünnschicht-Photovoltaik-Materialien mithilfe innovativer optischer spektroskopischer Methoden sowie Bildgebungsverfahren.
- Sie optimieren Sensoren für die Hochdurchsatzanalyse.
- Sie wenden maschinelles Lernen/KI zur Auswertung optischer Messungen in Hochdurchsatz-Experimenten an.
- Sie arbeiten mit anderen Wissenschaftler*innen in einem interdisziplinären Team zusammen.
- Sie verfassen Projektdokumentationen und Berichte, kommunizieren mit Projektpartner*innen und präsentieren unsere Ergebnisse.

**Ihr Profil**:

- Promotion in Physik, Materialwissenschaften, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- gute Kenntnisse in Halbleiterphysik und Optik
- gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
- ausgeprägtes analytisches Denken und Fähigkeit zur kritischen Reflexion von Ergebnissen
- gute Kommunikationsfähigkeiten
- wünschenswert: Kenntnisse und Erfahrung in der Forschung zu Dünnschichtsolarzellen

**Unser Angebot**:

- die Arbeit in einem der 18 Helmholtz-Zentren
- die Arbeit im Forschungsumfeld der Wissenschaftsmetropole Berlin
- die Chance, gemeinsam mit Forscher*innen aus aller Welt einen Beitrag zur Entwicklung erneuerbarer Energien, Energiespeicher und neuester Technologien für eine klimafreundliche Zukunft zu leisten
- Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
- flexible Arbeitszeiten durch Gleitzeit
- 39 Stunden/Woche
- 30 Tage Urlaub
- mobiles Arbeiten an bis zu drei Tagen/Woche
- umfangreiche Beratungsangebote zu Familie und Beruf
- Gesundheitsmanagement
- und Betriebssportangebote
- Zuschuss zum Deutschlandticket Job
- Fortbildungsangebote
- eine betriebliche Altersvorsorge (VBL)
- und ein Team, das sich auf Sie freut

Der Arbeitsvertrag ist über 24 Monate befristet. Die Bezahlung erfolgt nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD-Bund).

Wir bekennen uns ausdrücklich zur Vielfalt in unserer Arbeitskultur und freuen uns über Bewerbungen von Menschen mit verschiedenen Hintergründen. Chancengleichheit und die berufliche Förderung von Frauen haben wir uns zum Ziel gesetzt. Deshalb sind wir an Bewerbungen von Frauen sehr interessiert. Menschen mit Schwerbehinderung werden bei entsprechender Eignung bevorzugt eingestellt.

Wir freuen uns auf Deine Bewerbung über unser Bewerbungsmanagementsystem bis Aus datenschutzrechtlichen Gründen können wir Bewerbungen, die uns auf anderen Wegen (z.B. per E-Mail oder Post) erreichen, leider nicht im Bewerbungsverfahren berücksichtigen.

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