Wissenschaftliche Mitarbeiterin/ Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) - Data-Driven Materials[...]

Universität des Saarlandes; Saarbrücken; Vor Ort; EUR 50.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine deutsche Universität in Saarbrücken sucht eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in zur Unterstützung bei der Entwicklung nachhaltiger Werkstoffe. Die Rolle umfasst die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Materialeigenschaften sowie die mechanische Charakterisierung. Wir bieten flexible Arbeitszeiten und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten. Bewerbungen sind bis zum 05.12.2025 willkommen.

Leistungen

Flexible Arbeitszeitmodelle

Sicherer Arbeitsplatz

Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten

Attraktive Angebote im Gesundheitsmanagement

Vergünstigte Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel

Qualifikationen

• Gute Deutschkenntnisse.
• Erste Erfahrungen mit Datenerzeugung und Datenannotation für KI-Ansätze.
• Eigenverantwortliches Arbeiten an Forschungsgroßgeräten.

Aufgaben

• Mechanische und mikromechanische Charakterisierung der Werkstoffe.
• Verknüpfung und Harmonisierung heterogener Datenquellen.
• Testen und Auswählen geeigneter ML-Ansätze.

Kenntnisse

Fundierte praktische Erfahrung in metallographischer Präparation

Programmierkenntnisse in Python

Programmierkenntnisse in MATLAB

Strukturierte und präzise Arbeitsweise

Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten

Eigenmotiviertes, ergebnisorientiertes Handeln

Ausbildung

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Materialwissenschaft

Tools

Bildverarbeitungsprogramme

Jobbeschreibung

Die Universität des Saarlandes ist eine Campus-Universität, die international bekannt ist durch die Forschungsorientierung insbesondere im Bereich der Informatik sowie der Nano- und Lebenswissenschaften. Zudem zeichnet sie sich durch die engen Beziehungen zu Frankreich und dem Europa-Schwerpunkt aus. Rund 17.000 Studierende sind an der Universität des Saarlandes in über hundert Studienfächern eingeschrieben. Die Universität des Saarlandes ist eine familienfreundliche Hochschule und mit mehr als 4000 Mitarbeitenden eine der größten Arbeitgeberinnen in der Region.

Wir bieten Dir zum nächstmöglichen Zeitpunkt für den

Lehrstuhl für Experimentelle Methodik der Werkstoffwissenschaften

folgende Stelle an:

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)

Kennziffer W2748, Vergütung nach TV-L, Entgeltgruppe E13 TV-L,

Beschäftigungsdauer: 3 Jahre, Beschäftigungsumfang: 100 % der tariflichen Arbeitszeit.

Das ist Dein Arbeitsbereich:

Arbeitsgruppe Data-Driven Materials Design, Lehrstuhl für Experimentelle Methodik der Werkstoffwissenschaften, Fachrichtung Materialwissenschaft und Werkstofftechnik.

Deine Aufgaben sind:

Diese Promotionsstelle ist Teil des Projektes CircularSaar, das – von der saarländischen Landesregierung aus dem Transformationsfonds gefördert – die energie- und materialintensiven Industriebereiche Automobil, Maschinenbau und Stahl im Saarland beim Einstieg in eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft unterstützen soll.

Innerhalb von CircularSaar ist es Deine Aufgabe in der Arbeitsgruppe Data-Driven Materials Design, die große Anzahl an Informationen, die moderne Charakterisierungsmethoden zur Mikrostruktur von Werkstoffen und deren Eigenschaften liefern, mit Methoden der Datenaufbereitung und der künstlichen Intelligenz zu verknüpfen und daraus Struktur-Eigenschafts-Beziehungen abzuleiten. Dies ermöglicht es, bisher unbekannte Zusammenhänge zu erkennen und daraus völlig neue Werkstoffe zu entwickeln, die entweder neue Eigenschaften besitzen oder bei gleichen Eigenschaften einen wesentlich einfacheren Aufbau haben und so den Einsatz kritischer Elemente vermeiden können.

Die zentrale Aufgabe dieses Promotionsvorhabens ist die mikrostrukturbasierte Vorhersage lokaler Materialeigenschaften mit Methoden des maschinellen Lernens (ML).

Zu Deinen Tätigkeiten gehören:

• Mechanische und mikromechanische Charakterisierung der Werkstoffe
• Skalenübergreifende, mikroskopische Quantifizierung der Mikrostrukturen
• Verknüpfung und Harmonisierung heterogener Datenquellen (numerische Daten, Bilddaten, Simulationsdaten)
• Testen und Auswählen geeigneter ML-Ansätze (u. a. Deep Learning Methoden für numerische Daten & Bilddaten, Image-to-Image Translations, Physics-Informed Neural Networks)
• Trainieren und Validieren von ML-Modellen zur Vorhersage lokaler Materialeigenschaften, z. B. lokaler Spannungsverteilungen oder Schädigungen
• Exploration inverser ML-Modelle zur Identifikation optimaler Mikrostrukturen für gegebene Eigenschaften
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams innerhalb von CircularSaar und mit anderen Universitäten
• Veröffentlichung Deiner Ergebnisse in peer-reviewten Fachzeitschriften und Präsentation auf internationalen Konferenzen

Dein Profil ist:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Materialwissenschaft, Werkstofftechnik oder einem vergleichbaren Fachbereich
• Gute Deutschkenntnisse

Darüber hinaus bringst Du mit:

• Fundierte praktische Erfahrung in metallographischer Präparation und mikroskopischer Untersuchung metallischer Werkstoffe
• Eigenverantwortliches Arbeiten an Forschungsgroßgeräten
• Programmierkenntnisse in Python und MATLAB
• Grundkenntnisse in Bildverarbeitungsprogrammen
• Erste Erfahrungen mit Datenerzeugung und Datenannotation für KI-Ansätze
• Eigenmotiviertes, ergebnisorientiertes Handeln sowie ausgeprägte Teamfähigkeit
• Strukturierte und präzise Arbeitsweise
• Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
• Gute Englischkenntnisse

Wir bieten Dir:

• Flexible Arbeitszeitmodelle zur besseren Vereinbarkeit von Beruf und Familie, u. a. die Möglichkeit zur Telearbeit
• Einen sicheren und zukunftsorientierten Arbeitsplatz mit attraktiven Konditionen
• Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten (z. B. Sprachkurse)
• Attraktive Angebote im Rahmen des Betrieblichen Gesundheitsmanagements, z. B. Hochschulsport
• Zusätzliche Altersvorsorge (RZVK)
• Vergünstigte Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel (Job-Ticket Plus des saarVV)

Wir freuen uns auf Deine aussagekräftige Online-Bewerbung (in einer PDF-Datei) bis zum 05.12.2025 an [e-mail].

Bitte gib im Betreff die Kennziffer W2748 an.

Bei Fragen kannst Du Dich gerne an uns wenden. Deine Ansprechperson:

Herr Dr.-Ing. Martin Müller

Gruppenleiter Data-Driven Materials Design

Lehrstuhl für Experimentelle Methodik der Werkstoffwissenschaften

Tel.: [phone]

Die Eingruppierung erfolgt je nach Aufgabenübertragung und Erfüllung der persönlichen Voraussetzungen in die jeweilige Entgeltgruppe TV-L.

Eine Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich.

Sofern Du einen ausländischen Hochschulabschluss erworben hast, wird vor der Einstellung ein Nachweis über die Gleichwertigkeit mit einem deutschen Abschluss durch die Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) benötigt. Bitte beantrage diesen ggf. rechtzeitig. Weitere Infos findest Du unter https://www.kmk.org/zeugnisbewertung

Kosten für die Teilnahme an einem Vorstellungsgespräch sowie für eine mögliche Zeugnisbewertung durch die ZAB können leider grundsätzlich nicht erstattet werden.

Wir begrüßen Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Die Universität des Saarlandes strebt nach Maßgabe ihres Gleichstellungsplanes eine Erhöhung des Anteils von Frauen an. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Im Rahmen Deiner Bewerbung übermittelst Du personenbezogene Daten. Bitte beachte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 DSGVO. Mit der Übermittlung Deiner Bewerbung bestätigst Du, dass Du die Datenschutzhinweise der UdS zur Kenntnis genommen hast.