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Nicole Seifert

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Frau Inken Köhler Tel.: +49 3581 37523 10,
Frau Weronika Mazur Tel.: +49 3581 37523 23,
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Arbeitsort/ Arbeitszeit:
Görlitz
19,5 h/Woche

Bewerbungsschluss:
31. Juli 2020

Jetzt online bewerben:
deutsch / englisch
Job-Id: 76/2020 (997)

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Helmholtz-Zentrum
Dresden-Rossendorf
Bautzner Landstraße 400
01328 Dresden

Doktorand (m/w/d) - Entwicklung eines KI-basierten DFT-Simulationspakets für elektronische Strukturen unter extremen Bedingungen

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 weiterentwickelt.

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 eine Stelle als Doktorand (w/m/d) zum Thema Entwicklung eines Kl-basierten DFT-Simulationspakets für elektronische Strukturen unter extremen Bedingungen zu besetzen.

Ihr Projektziel:

Im Rahmen der Doktorarbeit soll ein Kl-basiertes DFT-Simulationspaket entwickelt werden, das hochpräzise Berechnungen von Energien und interatomaren Kräften auf Längen- und Zeitskalen ermöglicht, die mit konventionellen und daher rechenintensiven DFT-Methoden nicht realisierbar sind. Beruhend auf DFT-MD-Datensätzen der elektronischen Struktur soll eine Kl-basierte Methodik entwickelt und numerisch implementiert werden, welche die lokale Zustandsdichte auf einem Raster von Realraumkoordinaten vorhersagt. Es soll auch untersucht werden, inwiefern sowohl unterschiedliche Methoden des maschinellen Lernens (z.B. convolutional neural networks, sequence learning, und natural language processing), als auch die Einbeziehung  verschiedener physikalischer Randbedingungen zur Genauigkeit und Aussagekraft des Kl-basierten DFT-Simulationspakets beitragen. Die Zweckmäßigkeit des Kl-basierten DFT- Simulationspakets soll beispielhaft anhand der Phasendiagramme von Aluminium und Siliziumdioxid unter warmen dichten Bedingungen demonstriert werden. Es besteht 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 inn 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. Aluminium und Siliziumdioxid)

  • Entwicklung und Implementierung eines numerischen Arbeitsablaufs zur Generierung Kl-basierter lokaler Zustandsdichten, atomarer Konfigurationsenergien, und interatomarer Kräfte

  • Implementierung und Untersuchung unterschiedlicher Methoden des maschinellen Lernes (z.B. kernel ridge regression, feed-forward neural networks, recurrent neural networks, convolutional neural networks) und verschiedener physikalischer Randbedingungen

  • Berechnung der Phasendiagramme von Aluminium und Siliziumdioxid 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 Methodenentwicklung oder der Anwendung von quantenmechanischen Simulationspaketen (z.B. VASP, Quantum Espresso, Elk)

  • Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens (z.B. Tensorflow, Pytorch)

  • Großes Interesse an einer multidisziplinären Zusammenarbeit

  • Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch und 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

  • hervorragende Möglichkeiten zur wissenschaftlichen Vernetzung auf nationaler und internationaler Ebene

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

  • 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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