Die AG Clementi am Institut für Physik der Freien Universität Berlin bietet ein MSCA Doctoral Networks Fellowship für die Entwicklung und Anwendung von Grobkornmethoden zur Untersuchung makromolekularer Dynamik mit maschinellem Lernen und experimentellen Daten, integrativer Strukturbiologie und Membranproteinmodellierung.
Unsere Gruppe arbeitet an der Definition und Umsetzung von Strategien zur Untersuchung komplexer biophysikalischer Prozesse auf langen Zeitskalen.
Wir verwenden datengesteuerte Methoden für die systematische Grobstrukturierung makromolekularer Systeme, um eine Brücke zwischen molekularen und zellulären Skalen zu schlagen.
Wir arbeiten an einer theoretischen Formulierung zur Nutzung der komplementären Informationen, die durch Simulation und Experiment gewonnen werden können, um die approximativen, aber hochauflösenden strukturellen und dynamischen Informationen aus Rechenmodellen mit den „exakten“, aber niedriger aufgelösten Informationen aus Experimenten zu kombinieren.
Die Stelle ist Teil des Projekts TRACK THE TWIN, einem von der EU geförderten Verbundforschungsprojekt. Es ist befristet bis zum 30.11.2028.

Aufgabengebiet:

- Anwendung von speziell entwickelten Ansätzen zur Definition übertragbarer Kraftfelder mit maschinellem Lernen für verschiedene Klassen komplexer molekularer Systeme (Proteine und Materialien) und unterschiedliche Auflösungen.
- Verwendung der entwickelten Kraftfelder zur Simulation spezifischer molekularer Systeme in Zusammenarbeit mit experimentellen Gruppen, um Fragen von biomedizinischer oder industrieller Relevanz zu bearbeiten.
Der Kandidat/die Kandidatin wird Methoden des maschinellen Lernens (hauptsächlich graphische neuronale Netzarchitekturen) entwickeln und anwenden, um Darstellungen und übertragbare Energiemodelle für Proteine und Materialien zu entwerfen.

Einstellungsvoraussetzungen:
Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master) in Physik, Chemie, angewandter Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.

Nach den MSCA-Richtlinien dürfen Bewerber*innen in den 36 Monaten vor dem Einstellungstermin nicht länger als 12 Monate in Deutschland gewohnt oder ihre Haupttätigkeit (Arbeit, Studium usw.) ausgeübt haben.

Erwünscht:
Wünschenswert:
Fließendes Englisch in Wort und Schrift
Ausgeprägte Kenntnisse in statistischer Physik.
Erfahrung mit maschinellem Lernen, insbesondere mit deep neural networks.
Erfahrung mit Molekularsimulationen

Die Vergütung erfolgt außer Tarif und beträgt entweder 3.942,20 EUR oder 4.602,20 EUR je nach familiärem Status.