Over de functie
Mercor werft experts atomistische materiaalmodellering met een sterke achtergrond in computationele materiaalkunde, kwantummechanische simulaties en moleculaire modellering ter ondersteuning van geavanceerd AI-onderzoek. Experts beoordelen technisch veeleisende vraagstukken met betrekking tot atomistische simulaties, materiaaleigenschappen, computationele methodologieën en wetenschappelijke redenering. De ideale kandidaat heeft uitgebreide praktijkervaring met dichtheidsfunctionaaltheorie (DFT), moleculaire dynamica (MD) en andere atomistische modelleringstechnieken, naast een goed begrip van de onderliggende fysische principes.
Belangrijkste verantwoordelijkheden
- Geavanceerde wetenschappelijke vraagstukken met atomistische simulaties en computationele materiaalkunde beoordelen.
- Door AI gegenereerde antwoorden over DFT-berekeningen, moleculaire dynamica en voorspellingen van materiaaleigenschappen beoordelen en valideren.
- De geschiktheid van computationele methoden, simulatieparameters, convergentiecriteria en fysische aannames beoordelen.
- Atomaire structuren, elektronische eigenschappen, reactie-energetica, diffusiemechanismen en materiaalstabiliteit analyseren.
- Oppervlakte- en grensvlakverschijnselen, adsorptie-energieën, defectvorming en chemische reactieroutes beoordelen.
- Hoogwaardige referentieoplossingen, evaluatierubrics en technisch rigoureuze wetenschappelijke toelichtingen ontwikkelen.
- Computationele onnauwkeurigheden, methodologische beperkingen en fouten in wetenschappelijke redeneringen identificeren.
- Computationele expertise inzetten om de prestaties van AI bij complexe materiaalkundige vraagstukken te verbeteren.
Vereiste kwalificaties
- PhD in computationele materiaalkunde, materiaalkunde en -techniek, computationele chemie, vastestoffysica (condensed matter physics), chemische technologie of een nauw verwant vakgebied. Uitzonderlijke MSc-kandidaten met aanzienlijke relevante ervaring kunnen in aanmerking komen.
- Aantoonbare praktijkervaring met minstens één van de volgende:
- Dichtheidsfunctionaaltheorie (DFT)
- Ab initio moleculaire dynamica (AIMD)
- Klassieke moleculaire dynamica (MD)
- Monte Carlo-simulaties
- Atomistische of first-principles-materiaalmodellering
- Beheersing van een of meer computationele tools, zoals VASP, Quantum ESPRESSO, CP2K, GPAW, LAMMPS of vergelijkbare software.
- Goed begrip van elektronenstructuur, interatomaire wisselwerkingen, thermodynamica, statistische mechanica en materiaaleigenschappen.
- Ervaring met het interpreteren van simulatieresultaten en het valideren van computationele voorspellingen.
- Goede Python-vaardigheden voor wetenschappelijk rekenen, data-analyse of workflowautomatisering.
Voorkeurskwalificaties
- Ervaring met ASE, pymatgen of computationele workflowtools voor materiaalkunde.
- Expertise in oppervlakte- en grensvlakmodellering, heterogene katalyse, halfgeleidermaterialen of reactie-energetica.
- Ervaring met high-throughput computationele materiaalscreening.
- Bekendheid met machinaal geleerde interatomaire potentialen en door AI ondersteunde materiaalontdekking.
- Peer-reviewed publicaties die computationeel materiaalonderzoek aantonen.
- Ervaring met het integreren van experimentele materiaalkarakterisering met atomistische simulaties.
Details van de inzet
- Inzet: Minimaal 10 uur per week, met de mogelijkheid tot maximaal 40 uur per week.
Waarom bij Mercor aansluiten?
- Zet geavanceerde computationele expertise in voor frontier-AI-onderzoek.
- Help bij het ontwikkelen van AI-systemen die geavanceerde materiaalkundige vraagstukken kunnen begrijpen en oplossen.
- Werk aan uitdagende wetenschappelijke evaluaties met kwantummechanica, atomistische simulaties en materiaalontdekking.
- Werk samen met teams die op het snijvlak van AI en wetenschappelijk onderzoek werken.