Generative AI Scientist – Materials Discovery; m/w/d – mit Gehaltsangabe
51371, Leverkusen, Nordrhein-Westfalen, Deutschland
Verfasst am 2026-02-27
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Forschung/Entwicklung
Datenwissenschaftler -
IT/Informationstechnik
Datenwissenschaftler
Stellendetails zu:
Generative AI Scientist – Materials Discovery (m/w/d) – mit Gehaltsangabe Generative AI Scientist – Materials Discovery (m/w/d) – mit Gehaltsangabe Kopfbereich
Angebotsart:
Arbeit
Generative AI Scientist – Materials Discovery (m/w/d) – mit Gehaltsangabe
Arbeitgeber:
Covestro Deutschland AG
Vollzeit
Befristungunbefristet
BerufsbezeichnungVeröffentlichungsdatum:
Vor 2 Tagen veröffentlicht
Wir sind Covestro. Wir sind neugierig. Wir sind mutig. Wir sind vielfältig. Wir haben chemische Materiallösungen mit bahnbrechenden Produkten verfeinert. Gemeinsam überschreiten wir Grenzen und suchen weitere Talente, die mit unseren ca. 18.000 Kolleginnen und Kollegen die Welt lebenswerter machen und #1ofUs werden.
Deine Mission
Stell dir vor, du könntest deine Fähigkeiten in generativer KI und deine unbändige Kreativität in reale Materialien übersetzen und die Welt der Polymere revolutionieren. Bei Covestro leben wir nach dem Motto: WE MAKE the world a brighter place. In der Abteilung Digital R&D (DRD) entwickeln wir generative AI-Modelle, die bioinspirierte Polymere entdecken und nachhaltige Materialien der Zukunft entwickeln. Wir vereinen Computational Chemistry, Materials Simulation, Data Science, Künstliche Intelligenz und High Performance Computing
, um Forschungsprozesse radikal zu beschleunigen.
Covestro:
Curious, courageous, colorful – Mit echtem Impact für Innovation, Nachhaltigkeit und Zirkularität.
Bei einer Vollzeitbeschäftigung erwartet dich eine attraktive Einstiegsvergütung zwischen 77.600 €/Jahr und 93.900 €/Jahr zzgl. eines variablen Anteils
. Die Einstiegsvergütung richtet sich nach deiner Qualifikation und Berufserfahrung. Siehe unten, was du noch alles bei Covestro erwarten kannst!
Aufgaben – von Forschung bis Impact
- Du entwickelst und wendest Generative AI-Methoden an, um neuartige Polymerstrukturen zu generieren und deren Eigenschaften vorherzusagen und somit inverse Design-Probleme für innovative, bioinspirierte Polymere zu lösen
- Du integrierst simulierte Materialdaten und experimentelle Ergebnisse in fortschrittliche AI-Frameworks
, um prädiktive und generative Fähigkeiten zu stärken - Du arbeitest eng mit Simulationsexpert:innen, Data Scientists und experimenteller Forschung zusammen und treibst digitale F&E-Workflows voran
- Du bringst komplexe AI-Konzepte verständlich rüber – auch für Nicht-AI-Expert:innen
- Du identifizierst neue Technologien sowie potenzielle Forschungs-Partner und bereitest Kooperationen vor
- Du hast eine Promotion in Physik, Chemie, Informatik oder eine vergleichbare, relevante Ausbildung erfolgreich abgeschlossen
- Nachgewiesene Erfahrung in Forschung und Anwendung von generativen KI-Modellen für Materialien – idealerweise durch Publikationen, Code Repositories oder Projekte belegt
- Du programmierst sehr gut in Python und arbeitest routiniert mit relevanten AI-Frameworks
- Du arbeitest gerne im interdisziplinären Team und hältst die Touchpoints mit Computational Chemistry und Cheminformatics bereit
- Du verfügst über fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift (internationale Zusammenarbeit)
- Erfahrung in Cheminformatik oder computergestützter Chemie sowie Kenntnisse in der digitalen Abbildung von Molekülen und Polymeren
Wir setzen auf deine Zufriedenheit – beruflich und privat. Deshalb bieten wir dir aktuell Benefits, die wirklich einen Unterschied machen:
- 30 Tage Urlaub
- Vertrauensarbeitszeit
- 50% Home-Office möglich
- Bonus-Beteiligung am Unternehmenserfolg
- Betriebliche Altersversorgung mit innovativem Life-Cycle-Modell
- Sabbatical-Möglichkeit
- Unfallversicherung
- und vieles mehr
Diese Position ist grundsätzlich in Vollzeit zu besetzen. Du möchtest in Teilzeit arbeiten? Bewirb dich auch in diesem Fall gerne unter Angabe der gewünschten Prozentzahl.
Bewirb dich jetzt!Willst du Generative AI aus dem Hype in echten Impact bringen? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung – gerne mit Portfolio oder Links zu deinen GenAI-Projekten/Publikationen
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