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Expert:in für atomistische Materialmodellierung

Mercor

$84/StundeRemoteStandortanforderungen nicht angegeben

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Über die Stelle

Mercor sucht Expert:innen für atomistische Materialmodellierung mit fundiertem Hintergrund in computergestützter Materialwissenschaft, quantenmechanischen Simulationen und molekularer Modellierung zur Unterstützung fortgeschrittener KI-Forschung. Die Expert:innen bewerten technisch anspruchsvolle Probleme zu atomistischen Simulationen, Materialeigenschaften, Berechnungsmethoden und wissenschaftlichem Schlussfolgern. Ideale Kandidat:innen verfügen über umfassende praktische Erfahrung mit Dichtefunktionaltheorie (DFT), Molekulardynamik (MD) und anderen atomistischen Modellierungstechniken sowie über ein fundiertes Verständnis der zugrunde liegenden physikalischen Prinzipien.

Hauptaufgaben

  • Fortgeschrittene wissenschaftliche Probleme zu atomistischen Simulationen und computergestützter Materialwissenschaft bewerten.
  • KI-generierte Antworten zu DFT-Berechnungen, Molekulardynamik und Vorhersagen von Materialeigenschaften prüfen und validieren.
  • Die Angemessenheit von Berechnungsmethoden, Simulationsparametern, Konvergenzkriterien und physikalischen Annahmen beurteilen.
  • Atomare Strukturen, elektronische Eigenschaften, Reaktionsenergetik, Diffusionsmechanismen und Materialstabilität analysieren.
  • Oberflächen- und Grenzflächenphänomene, Adsorptionsenergien, Defektbildung und chemische Reaktionspfade bewerten.
  • Hochwertige Referenzlösungen, Bewertungsraster (Rubrics) und technisch strenge wissenschaftliche Erklärungen entwickeln.
  • Rechnerische Ungenauigkeiten, methodische Einschränkungen und Fehler im wissenschaftlichen Schlussfolgern identifizieren.
  • Rechnerische Expertise einsetzen, um die KI-Leistung bei komplexen materialwissenschaftlichen Problemen zu verbessern.

Erforderliche Qualifikationen

  • Promotion in Computergestützter Materialwissenschaft, Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, Computerchemie, Physik der kondensierten Materie, Chemieingenieurwesen oder einem eng verwandten Fachgebiet. Herausragende MSc-Kandidat:innen mit umfangreicher einschlägiger Erfahrung können berücksichtigt werden.
  • Nachgewiesene praktische Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche:
  • Dichtefunktionaltheorie (DFT)
  • Ab-initio-Molekulardynamik (AIMD)
  • Klassische Molekulardynamik (MD)
  • Monte-Carlo-Simulationen
  • Atomistische oder First-Principles-Materialmodellierung
  • Sicherer Umgang mit einem oder mehreren Berechnungswerkzeugen wie VASP, Quantum ESPRESSO, CP2K, GPAW, LAMMPS oder ähnlicher Software.
  • Fundiertes Verständnis von elektronischer Struktur, interatomaren Wechselwirkungen, Thermodynamik, statistischer Mechanik und Materialeigenschaften.
  • Erfahrung in der Interpretation von Simulationsergebnissen und der Validierung rechnerischer Vorhersagen.
  • Starke Python-Kenntnisse für wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse oder Workflow-Automatisierung.

Bevorzugte Qualifikationen

  • Erfahrung mit ASE, pymatgen oder Workflow-Werkzeugen für die computergestützte Materialforschung.
  • Expertise in Oberflächen- und Grenzflächenmodellierung, heterogener Katalyse, Halbleitermaterialien oder Reaktionsenergetik.
  • Erfahrung mit rechnergestütztem Hochdurchsatz-Screening von Materialien.
  • Vertrautheit mit maschinell gelernten interatomaren Potenzialen und KI-gestützter Materialentdeckung.
  • Begutachtete Publikationen (Peer-Review), die computergestützte Materialforschung belegen.
  • Erfahrung in der Integration experimenteller Materialcharakterisierung mit atomistischen Simulationen.

Details zum Einsatz

  • Umfang: Mindestens 10 Stunden pro Woche, mit Potenzial für bis zu 40 Stunden pro Woche.

Warum zu Mercor?

  • Setzen Sie fortgeschrittene rechnerische Expertise in der Frontier-KI-Forschung ein.
  • Helfen Sie mit, KI-Systeme zu entwickeln, die anspruchsvolle materialwissenschaftliche Probleme verstehen und lösen können.
  • Arbeiten Sie an anspruchsvollen wissenschaftlichen Bewertungen zu Quantenmechanik, atomistischen Simulationen und Materialentdeckung.
  • Arbeiten Sie mit Teams zusammen, die an der Schnittstelle von KI und wissenschaftlicher Forschung arbeiten.
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