Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) der Fachrichtung Chemie, Physik, Mater[...]

Promovierte*r wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) der Fachrichtung Chemie, Physik, Materialwissenschaft oder einer vergleichbaren Fachrichtung

Berlin-Adlershof

Aufgabe

• Entwicklung, Synthese, Funktionalisierung und Design von Nano- und Advanced Materials, z. B. für antimikrobielle und antifouling Beschichtungen, Korrosionsinhibitoren, Sensormaterialien sowie Energietechnik (Gewinnung, Speicherung und Übertragung) mit Hilfe von Self-Driving Labs und Material Charakterisierung dieser Materialien mit state-of-the-art Messmethoden
• Entwicklung von Referenzprodukten (Referenzmaterialien und -daten)
• Erarbeitung von Ideen und Anträgen für die Einwerbung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten zum Materialdesign (z. B. mit Fokus auf Nano- und Advanced Materials)
• Erarbeitung von Forschungsideen und -konzepten
• Unterstützung des Fachbereichs bei der Nutzung des Forschungsdatenmanagementsystems
• Publikation in internationalen referierten Zeitschriften sowie Präsentation auf nationaler und internationaler Ebene
• Kooperation mit internen und externen Expert*innen zum Thema Materialdesign, Nano- und Advanced Materials und Self-Driving Labs
• Aktive Mitarbeit im Themenfeld Material und spezifisch in den Aktivitätsfeldern Advanced Materials und Materialdesign
• Aktive Mitarbeit im Bereich zur Unterstützung der Laborautomatisierung

Qualifikation

• Ein mit sehr gut abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom / Master) der Fachrichtung Chemie, Physik, Materialwissenschaft oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Mindestens sehr gute Promotion in Chemie, Physik, Materialwissenschaft oder verwandtem Fachbereich
• Umfassende Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Synthese (z. B. nasschemisch, Co‑Precipitation, Sol‑Gel, hydrothermal, Mikrowelle, kerninduziertes Wachstum), Funktionalisierung und Charakterisierung (z. B. DLS, SEM/TEM, optische Spektroskopie, IR, Raman, NMR, XRD, Sorptionsmessungen)
• Erfahrung im Bereich der Laborautomatisierung oder mit Hochdurchsatzmethoden (belegt durch Projekte, Publikationen oder erfolgreich abgeschlossene Module)
• Grundlegende Programmierkenntnisse, speziell in Python (belegt durch veröffentlichte Softwarebeiträge, Publikationen oder erfolgreich abgeschlossene Module)
• Erfahrungen im Bereich des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (z. B. Bayesian Optimization, Neural Networks) sowie der computergestützten Datenanalyse (belegt durch Publikationen oder Softwarebeiträge)
• Erfahrung mit der Einwerbung von Drittmittelprojekten (z. B. im Rahmen von Fellowships)
• Umfangreiche Publikationserfahrung (mehr als 4 Publikationen mit Erst‑ oder Letztautorenschaft)
• Erfahrungen in der Betreuung von wissenschaftlichen Nachwuchskräften
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Deutschkenntnisse sind von Vorteil
• Gutes Kommunikations‑ und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Initiative / Einsatzbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft sowie Lernbereitschaft
• Die ausgeschriebene Stelle setzt ein geringes Maß an körperlicher Eignung voraus.