Doktorand*in (m/w/d) in einer quantitativen Fachrichtung im Referat "eScience"
Doktorand*in (m/w/d) in einer quantitativen Fachrichtung im Referat "eScience"
<body> <h1>Doktorand*in (m/w/d) in einer quantitativen Fachrichtung im Referat "eScience"</h1> <h2>BAM Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, Berlin-Steglitz</h2> <p> Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat »eScience« in Berlin-Steglitz zum 01.11.2020 ein*e Doktorand*in (m/w/d) in einer quantitativen Fachrichtung (Informatik, Softwareentwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbar) Entgeltgruppe 13 TVöD Zeitvertrag für 36 Monate Vollzeit/teilzeitgeeignet Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie forschen, prüfen und beraten wir zum Schutz von Menschen, Umwelt und Sachgütern. Im Fokus unserer Tätigkeiten in der Materialwissenschaft, der Werkstofftechnik und der Chemie steht dabei die technische Sicherheit von Produkten und Prozessen. Die Digitalisierung der Materialwissenschaften birgt vielseitige Möglichkeiten zur Optimierung von Fertigungsprozessen und Prüfverfahren. Insbesondere Methoden des maschinellen Lernens zeigen hier großes Potential, z.B. bei der Vorhersage von Materialeigenschaften, oder der Optimierung von Prozessparametern. Die BAM möchte hier eine Kernkompetenz entwickeln, um den Anforderungen einer zukunftsorientierten und nachhaltigen Gesellschaft auch weiterhin gerecht zu werden. In Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen werden im Referat S.3 eScience Methoden des maschinellen Lernens entwickelt und angewendet. Die BAM bietet ein breites Spektrum von Anwendungsmöglichkeiten und ideale Bedingungen für kreative Köpfe. Werden Sie Teil unseres Teams von engagierten Mitarbeitenden! Ihre Aufgaben: Aufbereitung von experimentellen Daten und Integration von Simulationsdaten sowie Entwicklung und Auswahl geeigneter Features Evaluation von Methoden des maschinellen Lernens (ML-Methoden) zur Vorhersage von Materialeigenschaften Implementierung von ML-Methoden mittels bestehender Frameworks Erweiterung von ML-Methoden, insbesondere zur Berücksichtigung von physikalischen Einschränkungen Visualisierung und Interpretation von Ergebnissen aus den Vorhersagen basierend auf den ML-Methoden Dokumentation und Bereitstellung der entwickelten Software für Anwender und weitere Entwickler Kommunikation von Forschungsergebnissen auf wissenschaftlichen Konferenzen und in referierten Fachzeitschriften Ihre Qualifikationen: Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in einer quantitativen Fachrichtung (Informatik, Softwareentwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbar). Bei ausländischen Bildungsabschlüssen bitten wir um Übersendung entsprechender Nachweise über die Gleichwertigkeit mit einem deutschen Abschluss. Weitere Informationen entnehmen Sie bitte der Internetseite der Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) unter http://www.kmk.org/themen/anerkennung-auslaendischer-abschluesse.html Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z.B. Python, C/C++, Haskell, Prolog, Julia) Kenntnisse im Bereich Data Science mit Werkzeugen des maschinellen Lernens Wünschenswert sind Kenntnisse in der Visualisierung und Auswertung hoch-dimensionaler, komplexer Daten sowie Interpretation von Ergebnissen Wünschenswert sind Erfahrungen mit Versionskontrollsystemen Wünschenswert sind Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit experimentell arbeitenden Forschungsgruppen Wünschenswert sind Erfahrungen im Bereich der Materialwissenschaften Gestaltungswille, Kreativität, Belastbarkeit, Flexibilität, Entscheidungsfähigkeit sowie persönliches Engagement und soziale Kompetenz Teamorientierter Arbeitsstil mit sehr gutem Kommunikationsverhalten und einem hohen Reflexionsvermögen Gute englische Sprachkenntnisse in Wort und Schrift Unsere Leistungen: Interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zu Politik, Wirtschaft und Gesellschaft Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen Hervorragende Ausstattung und Infrastruktur Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten Ihre Bewerbung: Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsmanagementsystem bis zum 09.10.2020. Alternativ können Sie Ihre Bewerbung zur Kennziffer 214/20-S.3 auch per Post an folgende Anschrift senden: Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung Referat Z.3 - Personal Unter den Eichen 87 12205 Berlin www.bam.de Fachliche Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne Herr Dr. Muth unter der Telefonnummer +49 30 8104-1943 bzw. per E-Mail unter Thilo.Muth@bam.de . Die BAM verfolgt das Ziel der beruflichen Gleichstellung von Frauen und Männern. Bewerbungen von Frauen begrüßen wir daher besonders. Darüber hinaus unterstützt die BAM die Eingliederung schwerbehinderter Menschen und begrüßt daher ausdrücklich auch deren Bewerbungen. Hinsichtlich der Erfüllung der Ausschreibungsvoraussetzungen erfolgt eine individuelle Betrachtung der Bewerbungsunterlagen. Anerkannt schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.   Die ausgeschriebene Stelle setzt ein geringes Maß an körperlicher Eignung voraus. Die BAM ist seit 2015 als familien- und lebensphasenbewusste Arbeitgeberin durch das »audit berufundfamilie» zertifiziert und unterstützt aktiv die Vereinbarkeit von Beruf und Familie. BAM Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung http://www.bam.de http://www.bam.de https://files.relaxx.center/kcenter-google-postings/kc-14949/logo_google... 2020-10-09T22:00:00Z FULL_TIME EUR YEAR null 2020-09-23 Berlin 12205 Unter den Eichen 87 52.44269019999999 13.287903 </p> </body>