Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung

Postdoc Position (m/w/d) in AI for Electrochemistry

Ihre Aufgaben:

Wir suchen eine*n hochmotivierte*n und kreative*n Projektmitarbeiter*in (Postdoc) in den Bereichen AI/Machine Learning (mit möglichen Spezialisierungen in Probabilistischem Maschinellem Lernen, Bayesian Optimization, Large Language Models, oder Knowledge Discovery) der/die zu einem EIC-geförderten Projekt zur Entwicklung von nachhaltigen Redoxflow Batterien beiträgt:

https://www.vanillaflow.eu/

The EIC Pathfinder Portfolio on Mid to Long Term Energy Storage supports pioneering research into innovative energy storage solutions for extended durations. It funds ambitious and high-potential projects aimed at enhancing the use of renewable energy and ensuring a secure and efficient energy supply. Our team is honored to be part of this portfolio, collaborating with leading researchers and organizations to develop novel advancements in energy storage.

Der/die erfolgreiche Kandidat*in wird am Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung (IGI, TU Graz, Robert Peharz und Roman Kern) angesiedelt sein.

Aufgaben

Forschung (75%)

• Forschung in den Bereichen AI/Machine Learning  (Probabilistisches Maschinelles Lernen, Bayesian Optimization, Large Language Models, Knowledge Discovery)
• Veröffentlichung von Arbeiten auf führenden AI/ML-Konferenzen und in Fachzeitschriften
• Zusammenarbeit mit europäischen Projektpartnern
• Betreuung von Bachelor- und Masterprojekten
• Co-Betreuung von PhD Studierenden

Softwareentwicklung (15%)

• Entwicklung von AI- und Simulationswerkzeugen bzw. Demonstratoren

Administrative Aufgaben (10%)

• Organisatorische und administrative Aufgaben (Projektmanagement, Projektbesprechungen, Projektberichte)

Lehre (optional)

• Falls gewünscht, kann der/die erfolgreiche Kandidat*in an Lehraktivitäten des Instituts mitwirken (z.B. maschinelles Lernen, deep learning, probabilistisches maschinelles Lernen, NLP)

Innovation und Folgeförderungen (optional)

• Neben der Mitarbeit an einem hochinteressanten interdisziplinären Forschungsthema erlaubt dieses Projekt für entrepreuner-interessierte Kandidat*innen attraktive Innovationsmöglichkeiten und Folgeförderungen (z.B. EIC) im Bereich von Machine Learning für Electrochemistry. Diese Möglichkeiten sind jedoch optional und nicht als zentrales Aufgabenfeld zu verstehen.

Für Ihre Bewerbung reichen Sie bitte ein:

• ein kurzes Motivationsschreiben (max. 2 Seiten)
• Ihren Lebenslauf, einschließlich einer Liste von Veröffentlichungen
• Ihre PhD Thesis oder andere selbstverfasste wissenschaftliche Texte
• Empfehlungsschreiben (falls vorhanden, max. 3)

Für Fragen zu dieser Stelle kontaktieren Sie bitte: robert.peharz@tugraz.at oder rkern@tugraz.at

Ihr Profil:

• Doktorat in Informatik, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Mathematik oder ähnlichem (falls das Doktorat noch nicht abgeschlossen ist, bitte eine kurze Stellungnahme des/der Betreuer*in zum Fortschritt einreichen)
• ausgezeichnete Programmierkenntnisse (Python, Julia, C++, Java, etc.)
• ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten (mündlich und schriftlich)
• ausgezeichnete Englischkenntnisse

• fundiertes Wissen in Maschinellem Lernen, AI, NLP, Probabilistischen Methoden
• Wissen bzw. Interesse an Chemie bzw. Elektrochemie
• exzellente Publikationstätigkeit in hochqualitativen Konferenzen und Journalen (z.B. NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP)
• Erfahrung in probabilistischem maschinellen Lernen, Bayeisian Optimization, NLP, Knowledge Discovery
• hohes Maß an Eigenverantwortung
• Fähigkeit, in einem interdisziplinären Team zu arbeiten

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 € 66.532,20. 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, Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung (https://robert-peharz.github.io/)

Assoc. Prof. Roman Kern, Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung (https://courses.isds.tugraz.at/rkern/about/)

Bitte beachten Sie, dass wir nur Bewerbungen akzeptieren, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen, die per E-Mail oder Post gesendet werden, werden ignoriert.