Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - 2. Qualifizierungsphase (zur erstmaligen Übernahme einer ordentlichen Professur)

Wiss. Mitarbeiter*in (PostDoc) (d/m/w) - 2. Qualifizierungsphase (zur erstmaligen Übernahme einer ordentlichen Professur)

Ihre Aufgaben

• Entwicklung und Validierung einer ab-initio- und KI-gestützten Rechenplattform zur Vorhersage der Leistungsfähigkeit von Quantensensoren auf Basis atomarer Defektstrukturen
• Entwicklung von Workflows, die Defekteigenschaften von Materialien mit experimentell relevanten Sensorkennzahlen verknüpfen
• Entwicklung von Machine-Learning-Methoden zur beschleunigten Erforschung großer Designräume für Quantenmaterialien
• Durchführung von Hochdurchsatz-Screenings und Optimierungen von Wirtsmaterial-Fehlstellen-Systemen für die Quantensensorik
• Anwendung der Plattform auf Fragestellungen der biomedizinischen Sensorik und Quantentechnologien
• Enge Zusammenarbeit mit experimentellen Forschenden in den Bereichen Materialwachstum, Bauelementefertigung, Quantencharakterisierung und biomedizinische Sensorik
• Veröffentlichung hochrangiger wissenschaftlicher Arbeiten und Präsentation der Ergebnisse auf führenden internationalen Konferenzen
• Mitwirkung in Lehre, Betreuung von Studierenden

Ihr Profil

• Erfolgreich abgeschlossene wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) und Promotion oder gleichwertiger Abschluss in Materialwissenschaften, Angewandter Physik, Elektrotechnik, Festkörperphysik, Physikalischer Chemie, Computational Physics oder einem verwandten Fachgebiet
• Fundierte Kenntnisse in der computergestützten Materialwissenschaft auf Basis erster Prinzipien, einschließlich DFT-Simulationen mit Programmen wie Quantum ESPRESSO, VASP, GPAW, CP2K oder vergleichbaren Softwarepaketen
• Forschungserfahrung in mindestens zwei der folgenden Bereiche:
  • a) Spinphysik von Punktdefekten in Halbleitern, einschließlich Spin-Phonon-Kopplung, Zero-Field-Splitting, Hyperfeinwechselwirkungen oder Spinrelaxation und Kohärenz
  • b) Multiskalen-Simulationsmethoden wie DFPT, EPW, Molekulardynamik, Cluster Correlation Expansion (CCE), Constrained DFT, DMFT, QMC oder verwandte Verfahren
  • c) Quantenchemische Methoden (CASSCF, Multi-Reference CI) für angeregte Zustände von Punktdefekten
  • d) Maschinelles Lernen für wissenschaftliche Entdeckungen, Materialinformatik oder KI-gestütztes Materialdesign
• Nachweis eigenständiger, hochwertiger Forschungstätigkeit und wissenschaftlicher Veröffentlichungen
• Sehr gute Programmierkenntnisse (Python, Fortran, C/C++ oder vergleichbare Sprachen)
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
• Erfahrung mit Hochleistungsrechnen (HPC) und Workflow-Automatisierung von Vorteil
• Ausgeprägte Kommunikations-, Führungs- und Teamfähigkeiten von Vorteil

Wir bieten

• Ein junges, ambitioniertes und hochinternationales Forschungsteam mit kooperativer Arbeitskultur
• Gestaltungsfreiheit beim Aufbau eines neuen Forschungsgebiets an der Schnittstelle von Quantensensorik, computergestützter Materialentdeckung und wissenschaftlicher KI
• Die Möglichkeit, eine Rechenplattform mit breitem Einfluss auf Quantensensorik und Quantentechnologien aufzubauen
• Zugang zu modernsten Hochleistungsrechnern
• Enge Kooperationen mit führenden Forschungsgruppen des Berlin Quantum Group, der TU Delft, des Institute of Neuroinformatics Zürich, der EPFL Lausanne, der UC Berkeley und des Lawrence Berkeley National Laboratory
• Ein multidisziplinäres Forschungsumfeld mit Schwerpunkten in Quantensensorik, Materialentdeckung, biomedizinischer Technologie und wissenschaftlicher KI