Physiker/in­­,­­ Mathematiker/in­­,­­ Material¬wissenschaftler/in o. ä. (w/m/d) Theorie der weichen Materie und KI für komplexe Materialien

Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns! Für unser Institut für KI-Sicherheit in Ulm suchen wir eine/n Physiker/in, Mathematiker/in, Materialwissenschaftler/in o. ä. (w/m/d) Theorie der weichen Materie und KI für komplexe Materialien Das erwartet Sie: Das Institut für KI-Sicherheit erbringt Forschungs- und Entwicklungsleistung im Bereich KI-bezogener Methoden, Prozesse, Algorithmen und Ausführungsumgebungen. Schwerpunkt ist die Gewährleistung von Betriebs- und Angriffssicherheit KI-basierter Lösungen in ambitionierten Anwendungsklassen. »Safety and Security by Design» ist dabei ein zentraler Aspekt, über welchen auch die Anforderungen sicherheitskritischer Anwendungen erfüllt werden können, die zukünftig auf KI fußen bzw. KI-basierte Komponenten als Lösungsbausteine aufgreifen. Die Arbeitsschwerpunkte des Instituts liegen in den folgenden Bereichen: Entwicklungsprozesse und -methoden für sicherheitskritische KI-Anwendungen robuste und zuverlässig absicherbare KI-Methoden und -Algorithmen Betriebs- und Angriffssicherheit für KI-basierte Anwendungen Absicherung und Nutzung sensibler Datenbestände Ausführungsumgebungen für KI-Anwendungen innovative Rechenmethoden In einem gemeinsamen Projekt mit dem Institut für Materialphysik im Weltraum bauen wir die Helmholtz-Nachwuchsgruppe DataMat auf. Dabei kombinieren wir die Theorie der weichen Materie mit künstlicher Intelligenz. Unser Ziel ist es, Materialien zu entwerfen, die als unmöglich galten - indem wir grundlegende Erkenntnisse über neue Zustände der Materie in realen Anwendungen umsetzen. Genauer gesagt zielen wir auf multifunktionale Mikrostrukturen ab mit Hilfe zuverlässiger Methoden des maschinellen Lernens. Um dieses Ziel zu erreichen, arbeiten wir eng zusammen mit der LMU München und Princeton University. Jetzt suchen wir Sie, um ein Teil der Teams zu werden. Sie haben die Möglichkeit, zusammen mit führenden Wissenschaftler/innen auf einem sich rasch entwickelnden Forschungsgebiet zu arbeiten. Das DLR bietet dabei flexible Arbeitsbedingungen und eine starke Forschungsinfrastruktur für ein solch interdisziplinäres Projekt und es besteht die Möglichkeit eines Auslandsaufenthalts an der Princeton University. Ihre Aufgabe wird es sein: neue Arten kurz- und weitreichender Ordnung zu entdecken, zu charakterisieren und nutzbar zu machen zuverlässige Methoden des maschinellen Lernens zu entwickeln, um Materialeigenschaften vorherzusagen und zu optimieren Ihre Ergebnisse in wissenschaftlichen Fachzeitschriften zu veröffentlichen und auf internationalen Konferenzen zu präsentieren Das erwarten wir von Ihnen: abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni) der Naturwissenschaften (z. B. Physik oder Mathematik) oder der Ingenieurwissenschaften (z. B. aus den Bereichen der Materialwissenschaften) oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge erste Erfahrung in mindestens einem der Forschungsgebiete der Helmholtz-Nachwuchsgruppe, zum Beispiel in statistischer Physik, der Theorie der weichen Materie, zu maschinellem Lernen, in der stochastischen Geometrie und räumlichen Statistik oder zu Hyperuniformität und photonischen Bandlücken erste Erfahrung in interdisziplinärer wissenschaftlicher Forschung Beherrschung der englischen Sprache in Wort und Schrift gute analytische Fähigkeiten und Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python) vielversprechende wissenschaftliche Leistungen Unser Angebot: Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung. Fachliche Fragen beantwortet Ihnen gerne Herr Dr. Michael Klatt telefonisch unter +49 731 400198-321. Weitere Informationen zu dieser Position mit der Kennziffer 97522 sowie zur Vergütung und zum Bewerbungsweg finden Sie online.