Научный сотрудник со степенью PhD в области химии, физики, материаловедения или аналогичной области. (м/ж/д)

• Расширение и сотрудничество в области стандартизации управления мета- и исследовательскими данными с помощью систем ELN/LIMS и онтологий/графов знаний
• Разработка, стандартизация и сопровождение кода для аппаратного управления, оркестровки и управления данными самоуправляемых лабораторий / платформ ускорения материалов (SDL / MAP), разработанных в этой области
• Интеграция новых аппаратных и программных средств в технологический стек SDL/MAP
• Применение и внедрение методов машинного обучения и искусственного интеллекта, связанных с активным обучением для циклов обратной связи в MAP/SDL
• Разработка идей и концепций исследований, производство приложений и финансирование третьей стороной
• Координация и обработка научно-исследовательских и опытно-конструкторских проектов по управлению данными и SDL/MAP (например, сосредоточение внимания на рабочих процессах, подключении ELN/LIM, бэкэнде и фронтенде в SDL/MAP)
• Забота и техническое руководство молодых ученых
• Разработка отчетов, плакатов, проектных отчетов и т.д. Публикация результатов в международных журналах и презентация на национальном и международном уровне
• Сотрудничество с внутренними и внешними экспертами по самоуправляемым лабораториям, платформам ускорения материалов, онтологиям, графике знаний, управлению данными, ELN/LIMS
• Активное сотрудничество в области материалов и специфики в сферах деятельности Advanced Materials and Material Design
• Активное сотрудничество в MAPs@BAM для поддержки автоматизации лабораторий

• Успешно завершенные академические исследования в области химии, физики, информатики, материаловедения или сопоставимого предмета с очень хорошей докторской степенью в соответствующей предметной области
• Всесторонние знания и практический опыт в работе и создании графов знаний и онтологий (например, проект MaterialDigital) (охватываемый публикациями или программными вкладами)
• Опыт в области внедрения и аппаратной интеграции для автоматизации лабораторий или высокопроизводительных методов (на основе успешно завершенных модулей или публикаций)
• Очень хорошие знания программирования (особенно на Python) (охватываются опубликованными программными вкладами или публикациями)
• Знания и практический опыт в области управления данными исследований и систем ELN/LIMS (на основе успешно завершенных модулей, публикаций или программного обеспечения)
• Предоставляется опыт в области машинного обучения и искусственного интеллекта (например, байесовская оптимизация, нейронные сети), а также инструменты управления кодом (например, GitHub), также подтвержденные публикациями или программными вкладами. Опыт приобретения и управления проектами НИОКР и соответствующего управления научными проектами
• Опыт в уходе за молодыми учеными
• Большой опыт публикации (более четырех публикаций с первым или последним авторством)
• Очень хорошие навыки английского языка в слове и письме
• Знание немецкого языка выгодно
• Хорошее коммуникационное и информационное поведение, целенаправленная и структурированная работа, инициатива / готовность использовать и навыки, способность команды и готовность сотрудничать, готовность учиться

30 дней на 5-дневную неделю

• Работа в национальных и международных сетях с университетами, исследовательскими институтами и промышленными компаниями
• Привлекательная и современная рабочая среда с отличной инфраструктурой и оборудованием на новейшем научном уровне (Labore, BAM Data Store, High-Performance Computing и др.). Профессиональная пенсия (VBL)
• Возможность мобильной работы до 60%
• Билет на работу
• Грант
• Мы предлагаем:
• Доступ к высококачественным учебным предложениям и обучению по темам цифровизации, таким как программирование, управление данными исследований, приложения ИИ и машинные вычисления в науке. Создание сетей и обмен опытом в наших междисциплинарных сообществах по оцифровке, а также мероприятия по оцифровке BAM для разработки инновационных решений совместно с нашими экспертами. Целенаправленное приобретение компетенций в ключевых технологиях лабораторной оцифровки - современные парадигмы программирования, связь с электронной лабораторной книгой и разработка форматов метаданных и онтологий - через практические форматы обучения, такие как семинары, онлайн-курсы и совместные тренинги с комплексными источниками знаний. Возможность активного совместного проектирования проектов цифровизации БАМа и внедрения собственных идей для цифровых инноваций. .