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Entwicklung und Validierung einer ab-initio- und KI-gestützten Rechenplattform zur Vorhersage der Leistungsfähigkeit von Quantensensoren auf Basis atomarer Defektstrukturen
Entwicklung von Workflows, die Defekteigenschaften von Materialien mit experimentell relevanten Sensorkennzahlen verknüpfen
Entwicklung von Machine-Learning-Methoden zur beschleunigten Erforschung großer Designräume für Quantenmaterialien
Durchführung von Hochdurchsatz-Screenings und Optimierungen von Wirtsmaterial-Fehlstellen-Systemen für die Quantensensorik
Anwendung der Plattform auf Fragestellungen der biomedizinischen Sensorik und Quantentechnologien
Enge Zusammenarbeit mit experimentellen Forschenden in den Bereichen Materialwachstum, Bauelementefertigung, Quantencharakterisierung und biomedizinische Sensorik
Veröffentlichung hochrangiger wissenschaftlicher Arbeiten und Präsentation der Ergebnisse auf führenden internationalen Konferenzen
Mitwirkung in Lehre, Betreuung von Studierenden

Ihr Profil

Erfolgreich abgeschlossene wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) und Promotion oder gleichwertiger Abschluss in Materialwissenschaften, Angewandter Physik, Elektrotechnik, Festkörperphysik, Physikalischer Chemie, Computational Physics oder einem verwandten Fachgebiet
Fundierte Kenntnisse in der computergestützten Materialwissenschaft auf Basis erster Prinzipien, einschließlich DFT-Simulationen mit Programmen wie Quantum ESPRESSO, VASP, GPAW, CP2K oder vergleichbaren Softwarepaketen
Forschungserfahrung in mindestens zwei der folgenden Bereiche:
Spinphysik von Punktdefekten in Halbleitern, einschließlich Spin-Phonon-Kopplung, Zero-Field-Splitting, Hyperfeinwechselwirkungen oder Spinrelaxation und Kohärenz
Multiskalen-Simulationsmethoden wie DFPT, EPW, Molekulardynamik, Cluster Correlation Expansion (CCE), Constrained DFT, DMFT, QMC oder verwandte Verfahren
Quantenchemische Methoden (CASSCF, Multi-Reference CI) für angeregte Zustände von Punktdefekten
Maschinelles Lernen für wissenschaftliche Entdeckungen, Materialinformatik oder KI-gestütztes Materialdesign
Nachweis eigenständiger, hochwertiger Forschungstätigkeit und wissenschaftlicher Veröffentlichungen
Sehr gute Programmierkenntnisse (Python, Fortran, C/C++ oder vergleichbare Sprachen)
Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt;
Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
Erfahrung mit Hochleistungsrechnen (HPC) und Workflow-Automatisierung von Vorteil
Ausgeprägte Kommunikations-, Führungs- und Teamfähigkeiten von Vorteil

Wir bieten

Ein junges, ambitioniertes und hochinternationales Forschungsteam mit kooperativer Arbeitskultur
Gestaltungsfreiheit beim Aufbau eines neuen Forschungsgebiets an der Schnittstelle von Quantensensorik, computergestützter Materialentdeckung und wissenschaftlicher KI
Die Möglichkeit, eine Rechenplattform mit breitem Einfluss auf Quantensensorik und Quantentechnologien aufzubauen
Zugang zu modernsten Hochleistungsrechnern
Enge Kooperationen mit führenden Forschungsgruppen des Berlin Quantum Group, der TU Delft, des Institute of Neuroinformatics Zürich, der EPFL Lausanne, der UC Berkeley und des Lawrence Berkeley National Laboratory
Ein multidisziplinäres Forschungsumfeld mit Schwerpunkten in Quantensensorik, Materialentdeckung, biomedizinischer Technologie und wissenschaftlicher KI