PostDoc; w_m_d - KI-gestützte Analyse komplexer Systeme

Das GFZ ist das nationale Zentrum für die Erforschung der festen Erde in Deutschland. Wir fördern das Verständnis dynamischer Prozesse zur Bewältigung globaler Herausforderungen - von der Milderung der Auswirkungen von Naturgefahren über die Bewahrung unserer Umwelt in Zeiten des globalen Wandels bis hin zum verantwortungsvollen Umgang mit natürlichen Ressourcen. Wir sind Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft, der größten deutschen Wissenschaftsorganisation. Mit rund 1.200 Beschäftigten sowie ca.

500 Gästen tragen wir zum Helmholtz-Forschungsbereich Erde und Umwelt bei und verbinden Spitzenforschung mit gesellschaftlicher Relevanz und internationaler Zusammenarbeit. Unsere Arbeit integriert multidisziplinäre Studien über die Systeme der Erde und nutzt fortschrittliche Technologien und Infrastrukturen, um Lösungen zu erforschen und unser Wissen in die Gesellschaft zu tragen. Wir tun dies im Einklang mit unserer Vision: „Am Puls der Erde, um sie als lebensfreundlichen Planeten zu erhalten“.

Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) haben das Potenzial, die Erdsystemwissenschaften entscheidend voranzubringen und zu verändern, insbesondere mit Blick auf die Komplexität des Erdsystems als dynamisches System interagierender Komponenten. Klassische Simulation stößt dabei vor allem aufgrund der Komplexität oft an ihre Grenzen. Gesucht wird eine kreativ denkende Persönlichkeit, die an der Schnittstelle zwischen KI-Forschung und physikalischer Modellierung arbeitet. Ziel der ausgeschriebenen Stelle ist es, datengestützte Ansätze zu KI-basierten Analysen komplexer Interaktionssysteme sowie dafür geeignete hybride Architekturen zu entwickeln.

Hierbei sollen aktuelle Entwicklungen auf dem Gebiet der KI (z.B. Generative AI, Edge AI, Sustainable AI, Agentic AI) aufgegriffen und in konkrete Anwendungsszenarien überführt werden.

• Durchführung wissenschaftlicher Recherchen auf dem Gebiet der Methodenentwicklung im Bereich von Physics-Informed/Physics-Aware AI
• Entwicklung von KI-Methoden in interdisziplinären wissenschaftlichen Projekten
• Erstellung wissenschaftlicher Beiträge für einschlägige Fachzeitschriften und für einschlägige Konferenzen
• Vorbereitung von Drittmittelanträgen
• Mitarbeit an GFZ-weiten Projekten im Bereich KI

Erforderliche Qualifikationen:

• wissenschaftlicher Hochschulabschluss in Data Science, Mathematik, Informatik, Physik oder einer entsprechenden relevanten Fachrichtung, Promotion erforderlich
• fundierte Kenntnisse aktueller Methodik in der KI (Deep Learning, generative KI, Explainable AI etc.) und entsprechender Programmier-Frameworks
• fortgeschrittene Kenntnisse der Programmierung in relevanten Programmiersprachen und
  -kontexten (z.B. Python, HPC/GPU-Programmierung, Big Data Applikationen)
• ausgeprägter Teamgeist und Erfahrung in der interdisziplinären Zusammenarbeit
• Englisch fließend in Wort und Schrift

Wünschenswerte Qualifikationen:

• Deutschkenntnisse
• Erfahrung in wissenschaftlicher Forschungstätigkeit im Bereich der Physics-Informed/Physics-Aware AI
• Erfahrung in der Arbeit in interdisziplinären wissenschaftlichen Projektensolides Verständnis in physikalischer Modellierung und zugehöriger mathematisch-physikalischer Methodik

• anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben in einem dynamischen und internationalen Forschungsumfeld
• modernste Ausstattung der Arbeitsplätze
• Zusatzleistungen des öffentlichen Dienstes
• umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
• eine professionelle Karriereberatung durch unser Career-Center
• eine flexible Arbeitszeit- und Arbeitsplatzgestaltung
• Unterstützung zur besseren Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben durch benefit@work
• eine Betriebskindertagesstätte auf dem Forschungsgelände
• einen Arbeitsplatz im Wissenschaftspark Albert Einstein auf dem Potsdamer Telegrafenberg
• eine gute Erreichbarkeit zum nahegelegenen Potsdamer Hauptbahnhof, sowohl fußläufig als auch mit Shuttlebus

Startdatum: nächstmöglich Befristung: 3 Jahre Vergütung: Die Stelle ist nach TVöD Bund mit der Entgeltgruppe 13 bewertet. Die Eingruppierung erfolgt nach den tariflichen Bestimmungen und den entsprechenden…