Research associate (m/f/x) in Data Science in Chemistry

Um eine befristete Vollzeitstelle (39,83 Stunden/Woche = 100 %) zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen, suchen wir einen

Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/x) für Data Science in der Chemie

Am Lehrstuhl für Anorganische Chemie II der Ruhr-Universität Bochum befassen wir uns mit Forschungsfragen in den Bereichen der metallorganischen Synthesechemie und der homogenen Katalyse. Wir sind ein international orientiertes Forschungsteam, das neue Reagenzien sowie hocheffiziente Katalysatoren für die synthetische Chemie entwickelt. Durch die Kombination fortschrittlicher Synthesemethoden, modernster Analysetechniken, quantenchemischer Berechnungen und Methoden des maschinellen Lernens betreiben wir weltweit führende Forschung auf höchstem internationalem Niveau. Die automatisierte Analyse chemischer Daten und die Vorhersage von Reaktivität, Selektivität und Ausbeute mittels maschinellem Lernen revolutionieren die moderne Chemie. In unserer Gruppe setzen wir Data-Science-Methoden zusammen mit quantenchemischen Berechnungen ein, um Reaktionsnetzwerke aus experimentellen Daten zu modellieren, Bindungssituationen und Reaktivitäten zu verstehen sowie neue Katalysatoren und Reaktionsbedingungen datengesteuert zu identifizieren.

Der Lehrstuhl für Anorganische Chemie II (Metallorganische Chemie und Homogene Katalyse) sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (Postdoktorand) in Vollzeit (100 % TV L 13).

Wir suchen einen motivierten Postdoktoranden (m/w/x), der mit einer Leidenschaft für interdisziplinäre Arbeit die Gestaltung von Lehrveranstaltungen in Data Science und Machine Learning unterstützt und unsere Gruppe in diesem Bereich stärkt.

Umfang: Vollzeit

Dauer: befristet, 2 Jahre

Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Your tasks:

• Quantenchemische Berechnungen – Durchführung von Berechnungen zur Aufklärung von Reaktionsmechanismen, Bindungssituationen und zur Extraktion physikochemischer Eigenschaften von Molekülen
• Modellentwicklung & Validierung – Erstellung und Validierung von Modellen, die Struktur-Wirkungs-Beziehungen klären und Eigenschaften sowie Reaktivitäten vorhersagen; Analyse von Daten mit statistischen Methoden und Visualisierung der Ergebnisse
• Zusammenarbeit mit Experimentalisten – Enger Austausch mit Laborwissenschaftlern zur Unterstützung und Validierung der Datenerhebung
• Projektleitung – Übernahme der Verantwortung für Projekte, Betreuung von Studierenden, Verfassen von Berichten und Förderanträgen
• Wissenschaftliche Kommunikation – Aufbereitung der Ergebnisse in Publikationen und Unterstützung von Studierenden bei der Erstellung von Manuskripten
• Mentoring – Betreuung von Studierenden bei ihren Abschlussarbeiten und Unterstützung der Lehrtätigkeiten in den Bereichen Data Science und Machine Learning
• Lehre – Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung neuer Studierendenkurse in Data Science und Machine Learning

Your profile:

Gesucht wird ein Bewerber mit einem abgeschlossenen Hochschulstudium und einer Promotion (bevorzugt) in Chemie; Bewerber aus verwandten Bereichen wie Data Science oder Informatik mit nachweisbaren Kenntnissen in Chemie sind ebenfalls willkommen.

Further requirements:

• Praktische Erfahrung in quantenchemischen Berechnungen – Vertrautheit mit gängigen quantenchemischen Programmen und Methoden, insbesondere ORCA, Multiwfn, AIM usw.
• Praktische Erfahrung in Machine Learning & chemiespezifischer Data Science – Programmierkenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit Standardbibliotheken wie NumPy, SciPy, pandas, Scikit-learn, RDKit, PyTorch usw.
• Praktische Erfahrung in der homogenen Katalyse – wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich
• Praktische Erfahrung mit der Installation und Wartung von High-Performance-Computing-Clustern – wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich
• Theoretische Kenntnisse in Quantenchemie, Machine Learning, Molekülchemie
• Erfahrung im Management von Forschungsprojekten
• Erfahrung in der Veröffentlichung und Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse
• Erfahrung in der Lehre und der Betreuung von Studierenden und Praktikanten
• Sprachkenntnisse – Englisch (fließend in Wort und Schrift) ist erforderlich; Deutsch ist ein Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich

Darüber hinaus sollte der Bewerber offen für teamorientiertes Arbeiten sein und eine starke Motivation für interdisziplinäre Forschung mitbringen.