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Nicole Seifert

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Arbeitsort/ Arbeitszeit:
Görlitz
19,5 h/Woche

Bewerbungsschluss:
31. Juli 2020

Jetzt online bewerben:
deutsch / englisch
Job-Id: 75/2020 (996)

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Helmholtz-Zentrum
Dresden-Rossendorf
Bautzner Landstraße 400
01328 Dresden

Doktorand (m/w/d) - Entwicklung eines Kl-basierten Simulationspakets für Hochenergiedichte-Phänomene auf mesoskopischen Skalen

Das Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) ist eine Forschungseinrichtung mit ca. 1.200 Mitarbeitenden und Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren. Seine fachübergreifenden wissenschaftlichen Schwerpunkte liegen in den Forschungsbereichen Energie, Gesundheit und Materie. 

CASUS - Center for Advanced Systems Understanding ist als das Zentrum für digitale interdisziplinäre Systemforschung in Deutschland geplant und soll international einen Spitzenplatz in diesem aufstrebenden Forschungsfeld einnehmen. CASUS widmet sich der Entwicklung innovativer Methoden um ein systematisches Verständnis komplexer Fragestellungen aus unterschiedlichen Disziplinen wie der Materialforschung, der Erdsystemforschung, der Systembiologie und des autonomen Fahrens zu erreichen. Dabei werden mathematische Modelle, numerische Modellierungs- und Simulationsverfahren, sowie Methoden aus der Daten- und Computerwissenschaft erforscht und weiterentwickeIt.

Als deutsch-polnisches Forschungszentrum wurde CASUS im August 2019 in einer Kooperation zwischen dem Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR), dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ), dem Max-Planck-Institut für molekulare Zellbiologie und Genetik (MPI-CBG), der Technischen Universität Dresden und der Uniwersytet Wroctawski (Universität Breslau) gegründet.

In der Abteilung Materie unter extremen Bedingungen ist ab sofort für drei Jahre eine Stelle als Doktorand (w/m/d) zum Thema Entwicklung eines Kl-basierten Simulationspakets für Hochenergiedichte-Phänomene auf mesoskopischen Skalen zu besetzen.

Ihr Projektziel

Im Rahmen der Doktorarbeit soll ein Kl-basiertes Simulationspaket zur numerischen Modellierung von Hochenergiedichte-Phänomenen in warmer dichter Materie auf mesoskopischen Längen- und Zeitskalen unter Einbeziehung magnetischer, elektronischer, und phononischer Freiheitsgrade entwickelt werden. Als Grundlage der numerischen Implementierung dient das LAMMPS-Molekulardynamik-Simulationspaket, dessen Genauigkeit auf interatomaren Potenzialen beruht. Mithilfe der Spectral-Neighbor-Analysis-Potential-Methode sollen aus DFT-MD-Datensätzen und maschinellem Lernen Kl-basierte interatomare Potenziale konstruiert werden, die für die Beschreibung warmer dichter Materie anwendbar sind. Dabei soll auch untersucht werden, inwiefern unterschiedliche Methoden des maschinellen Lernens die komplexe elektronische Struktur in warmer dichter Materie erfassen können. Darüberhinaus soll die Zweckmäßigkeit des Kl-basierten Simulationspakets mithilfe von Berechnungen der Dynamik von strukturellen und magnetischen Phasenübergängen beispielhaft entlang des Phasendiagrams von Eisen demonstriert werden. Es besteht außerdem die Möglichkeit die Forschungsarbeit unter Einbeziehung einer Kooperation mit einer internationalen Forschungseinrichtung durchzuführen. Dabei werden die Ergebnisse dieser Doktorarbeit wesentlich dazu beitragen, ein präzises und einheitliches Verständnis von Phänomenen in warmer dichter Materie über mehrere Längen- und Zeitskalen zu erreichen.

Ihr zukünftiges Aufgabengebiet umfasst:

  • Erzeugung von DFT-MD-Datensätzen für Materie unter extremen Bedingungen (z.B. warmes dichtes Eisen)

  • Implementierung eines numerischen Arbeitsablaufs zur Generierung Kl-basierter interatomarer Potenziale mithilfe der Spectral-Neighbor-Analysis-Potential-Methode

  • Implementierung und Untersuchung unterschiedlicher Methoden des maschinellen Lernes (z.B. kernel ridge regression, feed-forward neural networks, recurrent neural networks, convolutional neural networks) mithilfe der Spectral-Neighbor-Analysis-Potential-Methode

  • Berechnung der Dynamik von strukturellen und magnetischen Phasenübergängen beispielhaft entlang des Phasendiagrams von Eisen unter Normal- und Hochenergiedichte-Bedingungen

  • Veröffentlichungen in wissenschaftlichen Peer-Review-Zeitschriften

  • aktive Teilnahme an wissenschaftlichen Tagungen

Ihr Profil:

  • sehr guter Diplom- oder Master-Abschluss in Physik oder einer gleichwertigen Naturwissenschaft
  • umfangreiche Kenntnisse auf den Gebieten Mathematik, Physik oder Materialwissenschaften
  • praktische Programmiererfahrung (z.B. in Fortran, Python, oder C/C++)
  • Erfahrung in der Anwendung von quantenmechanischen Simulationspaketen (z.B. VASP, Quantum Espresso, Elk) und Molekulardynamik-Simulationen (z.B. LAMMPS);
  • Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens (z.B. Tensorflow, Pytorch)
  • Großes Interesse an einer multidisziplinären Zusammenarbeit
  • gute Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch sowie in einem wissenschaftlichen Umfeld (z.B. bei der Teilnahme an wissenschaftlichen Tagungen, Diskussionen und der Verfassung von wissenschaftlichen Publikationen)

Was wir Ihnen bieten:

  • spannendes, offenes und internationales Forschungsumfeld unter hervorragenden wissenschaftlichen und technischen Arbeitsbedingungen

  • wissenschaftliche Exzellenz und kontinuierliche Betreuung auf höchstem Niveau

  • Vergütung und Sozialleistungen nach dem Tarifvertrag des öffentlichen Dienstes (TVöD-Bund) sowie betrieblicher Altersvorsorge und 30 Urlaubstagen pro Jahr

  • hervorragende Möglichkeiten zur wissenschaftlichen Vernetzung auf nationaler und internationaler Ebene

  • Vereinbarkeit von Privatleben und Beruf unterstützen wir mit:

    • flexiblen Arbeitszeiten

    • betrieblichem Gesundheitsmanagement

Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, usw.) reichen Sie bitte ausschließlich über unser Online-Bewerbungsportal ein.

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