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Eine renommierte Universität in Berlin sucht eine*n Wissenschaftler*in zur Entwicklung von Grobkorn-Methoden in der theoretischen Physik. Die Stelle ist auf 4 Jahre befristet und bietet die Möglichkeit zur Promotion. Voraussetzungen sind ein abgeschlossenes Studium in Physik oder verwandten Fachbereichen sowie fließendes Englisch. Praktische Erfahrung in molekularen Simulationen ist erwünscht. Bewerben Sie sich mit Ihren Unterlagen bis zum 25.08.2025.
Arbeitgeber: Freie Universität Berlin - Fachbereich Physik - Institut für Theoretische Physik - AG Clementi
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Fachbereich Physik - Institut für Theoretische Physik
Wiss. Mitarbeiter*in (m/w/d)
mit 75 %-Teilzeitbeschäftigung
befristet bis zu 4 Jahre
Kennung: WiMi_2_Clementi_HH_2025
Die AG Clementi am Fachbereich Physik der Freien Universität Berlin sucht eine*n Wissenschaftler*in für die Arbeit an der Entwicklung und Anwendung von Grobkorn-Methoden zur Untersuchung makromolekularer Dynamik mit statistischer Mechanik, molekularen Simulationen auf verschiedenen Skalen, maschinellem Lernen und experimentellen Daten. Unsere Gruppe arbeitet an der Definition und Implementierung von Strategien zur Untersuchung komplexer biophysikalischer Prozesse auf langen Zeitskalen. Wir verwenden datengetriebene Methoden für das systematische Coarse-Graining von makromolekularen Systemen, um eine Brücke zwischen molekularen und zellulären Skalen zu schlagen. Wir arbeiten an einer theoretischen Formulierung, um die komplementären Informationen zu nutzen, die in Simulation und Experiment gewonnen werden können, um die ungefähre, aber hochaufgelöste strukturelle und dynamische Information aus Berechnungsmodellen mit "exakter", aber niedriger aufgelöster Information aus Experimenten zu kombinieren.
Aufgabengebiet:
Anwendung von speziell entwickelten Ansätzen zur Definition von übertragbaren Kraftfeldern mit maschinellem Lernen für verschiedene Klassen komplexer molekularer Systeme (Proteine und Materialien) und unterschiedliche Auflösungen bzw. Skalen. Nutzung der entwickelten Kraftfelder zur Simulation spezifischer molekularer Systeme in Zusammenarbeit mit experimentellen Gruppen, um Fragen von biomedizinischer oder industrieller Relevanz zu bearbeiten. Der Kandidat wird Methoden des maschinellen Lernens (hauptsächlich graphische neuronale Netzarchitekturen) entwickeln und anwenden, um Darstellungen und übertragbare Energiemodelle für Proteine und Materialien zu entwerfen.
Mitarbeit in der Lehre im Bereich Statistische Physik und machine learning. Die Tätigkeit dient der eignen wissenschaftlichen Qualifizierung (Promotion).
Die Stelle wird durch den Fachbereich Physik der Freien Universität Berlin finanziert. Sie ist auf 4 Jahre befristet.
Einstellungsvoraussetzungen:
Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master) in Physik, Chemie, Angewandter Mathematik oder verwandten Bereichen.
Erwünscht:
Englisch fließend in Wort und Schrift
Ausgeprägte Kenntnisse in computationeller und statistischer Physik
Praktische Erfahrung mit molekularen Simulationen
Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung bis zum 25.08.2025 im Format PDF (vorzugsweise als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu richten an Frau Swantje Hartmann-Rolke: s.hartmann-rolke@fu-berlin.de oder per Post an die
Fachbereich Physik
Institut für Theoretische Physik
14195 Berlin (Dahlem)
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Schwerbehinderte werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt. Die Freie Universität Berlin fordert Frauen sowie Personen mit Migrationsgeschichte ausdrücklich zur Bewerbung auf. Vorstellungskosten können von der Freien Universität Berlin leider nicht übernommen werden. Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt. Bitte reichen Sie Ihre Unterlagen nur in Kopie ein.
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