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Tätigkeitsbereich
Begeistern Sie sich dafür, völlig neue Quantenfehlstellen und Materialien aus ersten Prinzipien zu entdecken? Möchten Sie Quantensimulationen von Materialien mit Künstlicher Intelligenz kombinieren, um Werkzeuge für die Entwicklung der nächsten Generation von Quantensensoren zu schaffen?
Die Arbeitsgruppe „Semiconductors and Microelectronic Systems“ der TU Berlin sucht einen Postdoktorandin an der Schnittstelle von computergestützter Materialwissenschaft, Künstlicher Intelligenz, Quantensensorik und biomedizinischer Sensorik.

Projektdetails
Gesucht wird eine*ein herausragende*r Postdoktorand*in, die/der beim Aufbau eines Programms zur rechnergestützten Entdeckung von Quantenfehlstellen mitwirkt. Ziel ist die Identifizierung und Entwicklung von Quantensensoren, die die Leistungsfähigkeit heutiger Spitzenplattformen übertreffen.
Quanten-Spin-Fehlstellen in Halbleitern, wie beispielsweise Stickstoff-Vakanz-Zentren (NV-Zentren) in Diamant, können Magnetfelder mit außergewöhnlicher Empfindlichkeit und räumlicher Auflösung detektieren. Dadurch ermöglichen sie transformative Anwendungen in Biotechnologie, Neurowissenschaften, Halbleitermesstechnik und Quantentechnologien.
Die Leistungsfähigkeit dieser Sensoren wird durch Materialeigenschaften wie Spin-Kohärenzzeit (T₂), Spin-Gitter-Relaxationszeit (T₁), optischen Auslesekontrast (C), Ladungszustandsstabilität und Defektdichte bestimmt. Trotz bemerkenswerter Fortschritte arbeiten bestehende Plattformen deutlich unter den theoretisch erreichbaren Grenzen ihrer jeweiligen Materialklasse.
Ein zentrales Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer neuartigen rechnergestützten Entdeckungsplattform, die die Leistung von Quantensensoren direkt aus der atomaren Struktur vorhersagen kann. Die Plattform wird ab-initio-Simulationen und maschinelles Lernen in einem automatisierten Workflow kombinieren, um die Leistungsfähigkeit von Quantensensoren vorherzusagen, Materialscreenings zu beschleunigen und neue Wirtsmaterial-Fehlstellen-Systeme zu entwerfen.
Mithilfe dieser Plattform wird die Postdoktorand*in Quantenfehlstellen in Diamant, Siliziumkarbid, Bornitrid, molekularen Spinsystemen und weiteren aufstrebenden Materialien untersuchen und optimieren. Gleichzeitig sollen völlig neue Kombinationen aus Wirtsmaterial und Defekt identifiziert werden, die das Potenzial besitzen, neue Klassen von Quantensensoren zu etablieren.

Aufgaben

• Entwicklung und Validierung einer ab-initio- und KI-gestützten Rechenplattform zur Vorhersage der Leistungsfähigkeit von Quantensensoren auf Basis atomarer Defektstrukturen.
• Entwicklung von Workflows, die Defekteigenschaften von Materialien mit experimentell relevanten Sensorkennzahlen verknüpfen.
• Entwicklung von Machine-Learning-Methoden zur beschleunigten Erforschung großer Designräume für Quantenmaterialien.
• Durchführung von Hochdurchsatz-Screenings und Optimierungen von Wirtsmaterial-Fehlstellen-Systemen für die Quantensensorik.
• Anwendung der Plattform auf Fragestellungen der biomedizinischen Sensorik und Quantentechnologien.
• Enge Zusammenarbeit mit experimentellen Forschenden in den Bereichen Materialwachstum, Bauelementefertigung, Quantencharakterisierung und biomedizinische Sensorik.
• Veröffentlichung hochrangiger wissenschaftlicher Arbeiten und Präsentation der Ergebnisse auf führenden internationalen Konferenzen.
• Mitwirkung in Lehre, Betreuung von Studierenden

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) und Promotion in Materialwissenschaften, Angewandter Physik, Elektrotechnik, Festkörperphysik, Physikalischer Chemie, Computational Physics oder einem verwandten Fachgebiet.
• Fundierte Kenntnisse in der computergestützten Materialwissenschaft auf Basis erster Prinzipien, einschließlich DFT-Simulationen mit Programmen wie Quantum ESPRESSO, VASP, GPAW, CP2K oder vergleichbaren Softwarepaketen.
• Forschungserfahrung in mindestens zwei der folgenden Bereiche:

1. Spinphysik von Punktdefekten in Halbleitern, einschließlich Spin-Phonon-Kopplung, Zero-Field-Splitting, Hyperfeinwechselwirkungen oder Spinrelaxation und Kohärenz.
2. Multiskalen-Simulationsmethoden wie DFPT, EPW, Molekulardynamik, Cluster Correlation Expansion (CCE), Constrained DFT, DMFT, QMC oder verwandte Verfahren.
3. Quantenchemische Methoden (CASSCF, Multi-Reference CI) für angeregte Zustände von Punktdefekten.
4. Maschinelles Lernen für wissenschaftliche Entdeckungen, Materialinformatik oder KI-gestütztes Materialdesign.

• Nachweis eigenständiger, hochwertiger Forschungstätigkeit und wissenschaftlicher Veröffentlichungen.
• Sehr gute Programmierkenntnisse (Python, Fortran, C/C++ oder vergleichbare Sprachen).
• Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt;
  Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben.
• Erfahrung mit Hochleistungsrechnen (HPC) und Workflow-Automatisierung wünschenswert.
• Ausgeprägte Kommunikations-, Führungs- und Teamfähigkeiten wünschenswert.

• Ein junges, ambitioniertes und hochinternationales Forschungsteam mit kooperativer Arbeitskultur.
• Gestaltungsfreiheit beim Aufbau eines neuen Forschungsgebiets an der Schnittstelle von Quantensensorik, computergestützter Materialentdeckung und wissenschaftlicher KI.
• Die Möglichkeit, eine Rechenplattform mit breitem Einfluss auf Quantensensorik und Quantentechnologien aufzubauen.
• Zugang zu modernsten Hochleistungsrechnern.
• Enge Kooperationen mit führenden Forschungsgruppen des Berlin Quantum Group, der TU Delft, des Institute of Neuroinformatics Zürich, der EPFL Lausanne, der UC Berkeley und des Lawrence Berkeley National Laboratory.
• Ein multidisziplinäres Forschungsumfeld mit Schwerpunkten in Quantensensorik, Materialentdeckung, biomedizinischer Technologie und wissenschaftlicher KI.

Bitte reichen Sie die folgenden Bewerbungsunterlagen unter Angabe der Kennziffer als eine einzige PDF-Datei ein an: personal@tmp.tu-berlin.de.

• Ein englischsprachiges Anschreiben, in dem Sie Ihre Motivation und Eignung für die Stelle erläutern.
• Einen englischsprachigen Lebenslauf einschließlich Publikationsliste (falls vorhanden) sowie der Namen von Referenzpersonen.
• Hochschulzeugnisse der relevanten Abschlüsse in deutscher oder englischer Sprache.
• Leistungsübersichten (Transcripts of Records) in deutscher oder englischer Sprache, möglichst einschließlich einer offiziellen Beschreibung des Bewertungssystems.
• Ein bis drei Empfehlungsschreiben oder alternativ die Kontaktdaten von ein bis drei Referenzpersonen, die entsprechende Empfehlungsschreiben bereitstellen können.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.