Wir suchen eine*n studentische*n Beschäftigte*n (m/w/d) zur Unterstützung in einem Projekt zur Aufwertung biogener Reststoffe und polymerer Reststoffströme durch elektrochemische Verfahren. Hierfür sollen mithilfe von Machine Learning Prozessparameter optimiert werden.
Unsere Forschungsgruppe bietet ein hochgradig interdisziplinäres und vielfältiges Arbeitsumfeld. Schwerpunkt der Arbeitsgruppe ist es, funktionale makromolekulare Architekturen zu entwerfen, um biologische Prinzipien zu verstehen.

Aufgabengebiet:
In den Aufgabenbereich fallen Mithilfe und Unterstützung bei standardisierten Versuchen, Probenvorbereitung für die Analytik und Ergebnisdokumentation im Rahmen elektrochemischer organischer Synthesen. Die Rohdaten sollen in standardisierte Form überführt, zur Vorbereitung für die Machine-Learning-Prozesse annotiert und mit vorgegebenen Machine-Learning-Modellen ausgewertet werden, weswegen Vorkenntnisse in Python wünschenswert sind.
 
Erwünscht:
- Studium der Chemie oder Polymerchemie
- Kenntnisse in Polymerchemie, belegt durch z.B. abgeschlossenes Modul „Praktikum Anorganische und Organische Synthesechemie“, „Introduction to Macromolecular Chemistry“
- Erfahrungen in Labortätigkeiten und der Vorbereitung von Proben
- eigenständiges Arbeiten