wissenschaftlichen Mitarbeit (m/w/d)

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Für ein Projekt auf dem Gebiet der Physik von Granulaten ist eine vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) im Rahmen des Projekts „VICKI: Voraussage von Inhomogenitäten und Clusterdynamik mittels Künstlicher Intelligenz“ geförderte Stelle zu besetzen. Das Projekt zielt darauf ab, experimentelle und synthetische (numerisch modellierte) Ensembles makroskopischer Partikel zu untersuchen und ein Machine Learning Framework aufzubauen, um das dynamische Verhalten solcher Systeme vorherzusagen. Eine Weiterbeschäftigung wird vorbehaltlich der Verängerung des Projekts angestrebt.

Ihre Aufgaben:

• Entwicklung und Anwendung von Machine Learning Methoden zur Vorhersage dynamischer Ereignisse in granularen Ensembles
• Bildauswertung und Datenanalyse
  
• Modellbildung und numerische Simulationen

Die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation im Rahmen einer Promotion ist gegeben und wird dementsprechend unterstützt.

Ihr Profil:

• Abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulausbildung (Master oder äquivalent) im Studienfach Physik, Angewandter Mathematik oder in benachbarten Disziplinen
• Kenntnisse und Erfahrung in experimenteller Datenanalyse und/oder numerischer Simulation
  
• Erfahrung im Bereich Machine Learning wird nachdrücklich empfohlen
• Gute Kenntnisse der englischen Sprache, Interesse und Eignung zur Arbeit im Rahmen internationaler Kooperationen
• Hohe Motivation und Engagement
  

We offer a position for a talented and ambitious researcher in the field of Granular Matter physics. The position is financed by the German Aerospace Center (DLR) in the frame of the project “VICKI: Artificial Intelligence for Prediction of Inhomogeneity and Clustering”. The project aims to investigate experimental and synthetic (numerically modelled) ensembles of macroscopic particles and build a Machine Learning framework in order to predict the dynamical behaviour of such systems. The position provides the opportunity to obtain a PhD. An extension of the  employment is subject to the extension of the intended project.

Main responsibilities:

• Development and application of machine learning techniques for the prediction of dynamical events in granular ensembles
• Image processing and data analysis
  
• Modelling and numerical simulations

The opportunity to pursue a PhD is given and is supported accordingly.

Requirements for the position:

• Applicants shall have a Master degree or equivalent in physics, applied math or related fields
• Knowledge and experience in experimental data analysis, and/or numerical simulations
  
• Proficiency in programming and experience in the field of machine learning is highly appreciated
• Applicants are required to have a good command of English, and the ability and interest to work within an international collaboration
• High motivation and dedication are expected