Materialwissenschaftler - Computergestützte Materialentwicklung (m/w/d)

Das Institut für Future Fuels erforscht Verfahren, welche die Herstellung von Kraftstoffen und chemischen Grundstoffen unter Nutzung erneuerbarer Energiequellen und Ressourcen ermöglichen. Im Mittelpunkt stehen dabei die Nutzung von Solarwärme und -strom sowie eine nachhaltige Prozessführung. Das erwartet dich In der Abteilung für Solarchemische Verfahrensentwicklung erforschen wir innovative Materialien und Verfahren zur nachhaltigen Produktion chemischer Grundstoffe wie Wasserstoff und Ammoniak mithilfe erneuerbarer Energien. Gemeinsam gestalten wir die Zukunft der globalen Energielandschaft in internationalen und multidisziplinären Projekten. Deine Aufgaben eigenständige Planung und Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten im Bereich der computergestützten Materialforschung computergestütztes Screening von Metalloxidverbindungen und quantenchemische Modellierung ihrer physikalisch-chemischen Eigenschaften und ihres Reaktionsverhaltens Anpassung von existierenden und Entwicklung neuer Rechenmethoden für eine ressourceneffiziente atomistische Materialsimulation Publikation wissenschaftlicher Ergebnisse in renommierten Fachjournalen Steuerung von Projektabläufen und in die Akquise neuer wissenschaftlicher Projekte Betreuung von Abschlussarbeiten Das bringst du mit abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Universitätsabschluss/Master/Diplom) in Physik, Chemie, Materialwissenschaften oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge, gerne mit abgeschlossener Promotion sehr gute Kenntnisse im Bereich der computergestützten Festkörperphysik, insbesondere nachgewiesene Erfahrung mit Elektronenstrukturrechnungen auf Grundlage von Dichtefunktionaltheorie Erfahrung mit der atomistischen Simulation von Metalloxidverbindungen wissenschaftliche Publikationen in renommierten Fachjournalen Kenntnisse in Python und/oder anderen Programmiersprachen und Erfahrung mit der Nutzung von HPC-Ressourcen sowie Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens selbstständige, strukturierte Arbeitsweise in einem Team und Lernbereitschaft sehr gute mündliche und schriftliche Ausdrucksfähigkeit in deutscher und englischer Sprache Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD.
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