PhD Position in AI4Science and Generative Molecular Modeling (m/f/x)
Veröffentlichung: 07.09.2023
Stellenprofil: Universitäts-Projektassistent*innen
Stellenart: Wissenschaftliches Personal
Brutto Jahresgehalt: €45882.20
Wochenstunden: 40 h/W
Bewerbungsfrist: 15.10.2023
Verwendungsgruppe: B1 Universitätsassistent*in mit Doktorat
Dienstbeginn: 01.11.2023
Anstellungsverhältnis: Befristet
Ihre Aufgaben:
We are looking for a highly motivated PhD student in the area AI4Science, Probabilistic Machine Learning, Generative Molecular Modeling, and Bayesian Optimization. The successful candidate will contribute to an EIC funded project on the design of sustainable energy storage technologies: https://www.tugraz.at/en/tu-graz/services/news-stories/media-service/singleview/article/ki-designt-nachhaltigen-stromspeicher-an-tu-graz
Research (90%)
- research in generative modeling for molecules, probabilistic machine learning, Bayesian optimization
- publishing papers in leading AI/ML conferences and journals
- working towards a PhD thesis in AI/ML
- collaboration with project partners on AI-driven design of organic substances for flow batteries
- supervision of Bachelor and Master projects
Administrative Duties (10%)
- organizational and administrative duties, project management
Teaching (optional)
- if desired, the successful candidate can contribute to teaching activities in the group (e.g., machine learning, reinforcement learning)
For your application, please submit:
- a brief motivation letter (max 1 page)
- your CV
- transcript of records
- recommendation letters, if available (max 3)
Ihr Profil:
Aufnahmebedingungen
- Master in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, Mathematics, or similar (if the Master is not yet completed, please submit a short statement by the supervisor concerning progress)
- excellent coding skills (Python, Julia, C++, etc.)
- excellent communication skills
- excellent English skills
Gewünschte Qualifikation
- strong background in machine learning/artificial intelligence
- experience in probabilistic machine learning, inference techniques, Bayesian methods and generative modelling
Wir bieten:
- Abwechslungsreicher Aufgabenbereich
- Kollegial-freundschaftliches Arbeitsklima
- Flexible Arbeitszeitgestaltung (inkl. Home-Office-Möglichkeit; bezahlte Mittagspause - je nach Stundenausmaß)
- Internationale Weiterbildungsmöglichkeiten und Lehraufenthalte
- Gütesiegel für innerbetriebliche Frauenförderung
- Familienfreundlichster Betrieb der Steiermark 2018
- Öffi-Zuschuss
- Universitätssportprogramm
- Einkaufsvergünstigungen
- Betriebliches Gesundheitsmanagement
- Zugang zu den neuesten Technologien
- Umfangreiche Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- Sicheres und stabiles Arbeitsumfeld
- Zusatzpensionskasse
Wir bieten ein Jahresbruttogehalt auf Basis Vollzeit von mindestens € 45882.20 Eine Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung ist möglich.
Die Technische Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteiles, insbesondere in Leitungsfunktionen und beim wissenschaftlichen Personal an und lädt deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein. Im Falle von Unterrepräsentation werden Frauen bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.
Die Technische Universität Graz bemüht sich aktiv um Vielfalt und Chancengleichheit. Bei der Personalauswahl dürfen Personen aufgrund des Geschlechts, der ethnischen Zugehörigkeit, der Religion oder der Weltanschauung, des Alters oder der sexuellen Orientierung nicht benachteiligt werden (Antidiskriminierung).
Menschen mit Behinderung und entsprechender Qualifikation werden ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen.
Über uns
Die TU Graz ist die traditionsreichste technisch-naturwissenschaftliche Forschungs- und Bildungsinstitution in Österreich und zählt zu einer der größten Arbeitgeber*innen der Region mit rund 3.500 Mitarbeiter*innen. In ihren fünf Stärkefeldern, den Fields of Expertise, erbringt die TU Graz internationale Spitzenleistungen und setzt auf intensive Zusammenarbeit mit anderen Forschungs- und Bildungseinrichtungen sowie mit Wirtschaft und Industrie weltweit. In der europäischen Hochschullandschaft steht die TU Graz verstärkt im Wettbewerb um die besten Köpfe und Ressourcen.Kontakt
Technische Universität Graz
Rechbauerstraße 12
8010 Graz
Ass Prof Robert Peharz
https://robert-peharz.github.io/
Please note that we only accept applications submitted via our online application portal. Applications sent by e-mail or post will be ignored.
