Postdoctoral Researcher (m/f/x) in Machine Learning for Light-Induced Excited-State Dynamics in Mate

Aufgaben

Die Position konzentriert sich auf die Entwicklung neuer computergestützter Ansätze, die Echtzeit-zeitabhängige Dichtefunktionaltheorie (rt-TDDFT), nichtadiabatische Dynamik angeregter Zustände und maschinelles Lernen kombinieren, um die Zeit- und Längenskalen zu erreichen, die zur Beschreibung lichtinduzierter Phänomene in komplexen Materialien erforderlich sind. Die erfolgreiche Kandidatin/der erfolgreiche Kandidat (f/m/x) wird:

• Methoden an der Schnittstelle von Echtzeit-TDDFT, nichtadiabatischer Moleküldynamik angeregter Zustände und maschinellem Lernen entwickeln und anwenden
• Modelle für maschinelles Lernen für photoangeregte Systeme (z.B. interatomare Potentiale angeregter Zustände, maschinell gelernte Hamilton-Operatoren, Modelle für die Zeitentwicklung elektronischer Zustände) entwerfen und implementieren, die auf First-Principles-Daten trainiert und validiert werden
• ultraschnelle lichtinduzierte Prozesse in Materialien untersuchen, wie photoinduzierte strukturelle Phasenübergänge, gekoppelte Elektron-Phonon-Dynamik und Nichtgleichgewichts-Träger- und Gitterdynamik, einschließlich Materialien und Grenzflächen, die für Energieanwendungen relevant sind
• Ergebnisse in Fachzeitschriften veröffentlichen, auf internationalen Konferenzen präsentieren und mit theoretischen und experimentellen Partnern innerhalb des RC FEMS und darüber hinaus zusammenarbeiten

Profil

Wir suchen eine hochmotivierte Postdoktorandin/einen hochmotivierten Postdoktoranden (m/f/x) mit einem starken Hintergrund in der Physik der kondensierten Materie und einer nachweislichen Erfolgsbilanz in der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens.

Erforderliche Qualifikationen

• Eine Promotion in der Physik der kondensierten Materie oder einem sehr eng verwandten Fachgebiet; Kandidat*innen, die ihre Promotion noch nicht abgeschlossen haben, können sich bewerben, wenn der Doktortitel bis zum Datum der Unterzeichnung des Arbeitsvertrags verliehen wird
• Ein starker Hintergrund in der Physik
• Fundierte Kenntnisse der Quantenmechanik und der Theorie elektronischer Anregungen in Materialien
• Solides Verständnis der Licht-Materie-Wechselwirkung und von First-Principles-Methoden für angeregte Zustände und deren Dynamik (z.B. TDDFT, nichtadiabatische Moleküldynamik)
• Hochrangige Programmierkenntnisse (z.B. Python, C/C++, Fortran) und Erfahrung mit modernen Machine-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch)
• Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Methoden und -Modellen für physikalische oder Materialprobleme. Wir suchen Forscherinnen, die Methoden, Codes und Modelle entwickeln – keine Anwenderinnen. Erfahrung, die sich auf das Ausführen von Standardcodes oder das Trainieren einfacher ML-Modelle beschränkt, wird nicht berücksichtigt.
• Nachweisliche Fähigkeit zur Durchführung unabhängiger Forschung, belegt durch Veröffentlichungen in Fachzeitschriften
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wünschenswerte Qualifikationen

• Erfahrung mit Echtzeit-TDDFT-Simulationen von Festkörpern unter Laseranregung
• Erfahrung mit der Entwicklung von Machine-Learning-Interatompotentialen oder maschinell gelernten elektronischen Hamilton-Operatoren, z.B. basierend auf Graphen-Neuronalen Netzen, und deren Erweiterung auf angeregte Zustände
• Kenntnisse der Elektron-Phonon-Kopplung, nichtadiabatischer Dynamik und Nichtgleichgewichts-Phasenübergängen in photoangeregten Materialien
• Erfahrung mit groß angelegten Ab-initio- und Machine-Learning-gesteuerten Moleküldynamik-Simulationen
• Erfahrung mit Hochleistungsrechnerumgebungen
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit experimentellen Gruppen (z.B. ultraschnelle Spektroskopie, zeitaufgelöste Beugung)

Rahmenbedingungen

Die Stelle ist eine befristete Vollzeitposition (39,83 Stunden/Woche = 100%) und soll zum frühestmöglichen Zeitpunkt besetzt werden. Die Dauer beträgt 3 Jahre.

Über Research Center Future Energy Materials and Systems (RC FEMS) und die Ruhr-Universität Bochum (RUB)

Die erfolgreiche Bewerberin/der erfolgreiche Bewerber wird der Forschungsgruppe am Research Center Future Energy Materials and Systems (RC FEMS) und der Ruhr-Universität Bochum (RUB) beitreten. Die Gruppe entwickelt First-Principles- und Machine-Learning-Methoden zur Beschreibung elektronischer Anregungen, der Licht-Materie-Wechselwirkung und ultraschneller Dynamik in Materialien und an funktionalen Grenzflächen. Das neu gegründete Forschungszentrum konzentriert sich auf die Entwicklung innovativer Materialien und Systeme für nachhaltige Energieanwendungen. Zu den Forschungsbereichen des Zentrums gehören unter anderem Photovoltaik, Thermoelektrizität, Energiespeicherung, Brennstoffzellen und nachhaltige chemische Prozesse. Sein interdisziplinärer Ansatz beinhaltet die Zusammenarbeit zwischen Physikern, Chemikern, Ingenieuren und Materialwissenschaftlern, um die Herausforderungen des Übergangs zu einer kohlenstoffarmen Wirtschaft zu bewältigen. Das Zentrum bietet auch Doktoranden und Postdoktoranden die Möglichkeit, an hochmodernen Forschungsprojekten teilzunehmen und eine fortgeschrittene Ausbildung im Bereich Energiematerialien und -systeme zu erhalten. Der Lehrstuhl ist der Fakultät für Physik und Astronomie der Ruhr-Universität Bochum angegliedert. Diese Fakultät ist eine führende Forschungs- und Lehreinrichtung in den Bereichen Experimental- und Theoretische Physik und Astronomie mit Schwerpunkten in der Festkörperphysik, Astrophysik und Teilchenphysik.

Bewerbung

Bewerbungsfrist: 2026-10-06