Stellenausschreibung Nr. 101/2025

Research associate (f/m/d)

PhD - 67% part time

Tätigkeitsbeschreibung

As part of the Virtual Materials (VirtMat) project, you will work on the development of solutions for scientific problems in synthetic chemistry using machine learning and AI. Your tasks in detail:

  • Analysis of requirements in cooperation with interdisciplinary teams to improve software processes and create the technical specification
  • Design of software and development of AI- and ML-based models
  • Implementation of tests and quality assurance measures
  • Integration of the machine learning models into existing work environments
  • Documentation and presentation of project results

There is the possibility of a part-time doctorate.

Persönliche Qualifikation
  • Completed studies (Master/Diploma (Uni)) in computer science, engineering or natural sciences with a focus on software development, image processing and machine learning
  • Very good knowledge of software development, in particular deep knowledge of Python
  • Strong team player, flexibility and good communication skills
  • Problem-solving mindset and high willingness to learn
Organisationseinheit

Institut für Biologische und Chemische Systeme - Funktionelle Molekulare Systeme (IBCS-FMS)

Eintrittstermin

01.05.2025

Salary

Salary category 13 TV-L, depending on the fulfillment of professional and personal requirements.

Contract duration

2 years

Application up to

09.04.2025

Contact person in line-management

For further information, please contact Dr. Nicole Jung, nicole.jung@kit.edu

Bewerbung

Bitte bewerben Sie sich online mit dem unten stehenden Button auf diese Stellenausschreibung Nr. 101/2025.
Personalservice (PSE) - Personalbetreuung

Frau Kaiser
Telefon: +49 721 608-22438,

Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Hermann-von-Helmholtz-Platz 1
76344 Eggenstein-Leopoldshafen

Wir streben eine möglichst gleichmäßige Besetzung der Arbeitsplätze mit Beschäftigten (w/m/d) an und würden uns daher insbesondere über Bewerbungen von Frauen freuen.

Bei gleicher Eignung werden anerkannt schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.