Wissenschaftliche*r Angestellte*r (w/m/d) at Zuse Institute Berlin

Berlin, Berlin, Germany -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

03 Sep, 26

Salary

86189.54

Posted On

05 Jun, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Numerical Mathematics, Machine Learning, Molecular Simulation, Python, Julia, Scientific Software Development, Software Modularization, Technical Documentation, Collective Variables Identification, Kinetic Modeling, Path Sampling, Rare-event Simulation

Industry

Research Services

Description

Rahmenbedingungen In der Arbeitsgruppe „Computational Molecular Design“, Abteilung „Modeling and Simulation of Complex Processes“ suchen wir zum 01.07.2026 nach Verstärkung in Vollzeit (100 %, 39,4 Wochenstunden), zunächst befristet bis zum 30.09.2026. Die Vergütung erfolgt nach den Bestimmungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) entsprechend den persönlichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13. Hintergrund & Kontext Die Arbeitsgruppe „Computational Molecular Design“ entwickelt mathematische und datengetriebene Methoden zur Analyse komplexer molekularer Systeme. Ein zentrales Bauelement dieser Arbeiten ist die Software ISOKANN, die zur Identifikation kinetisch relevanter kollektiver Variablen und zur Modellierung seltener Ereignisse in molekularen Systemen eingesetzt wird. Für die Vorbereitung zukünftiger Forschungsvorhaben ist es erforderlich, die bestehende ISOKANN‑Codebasis technisch zu überarbeiten, zu modularisieren und für die Kombination mit modernen Verfahren der reduzierten Modellierung, des Pfad-Liftings und des maschinellen Lernens vorzubereiten. Was zu tun ist Technische Überarbeitung, Modularisierung und Dokumentation der bestehenden ISOKANN-Software Bereinigung und Vereinheitlichung bestehender Implementierungen, insbesondere im Hinblick auf Schnittstellen, Datenstrukturen und numerische Routinen Vorbereitung der Software für die spätere Integration in Verfahren der kollektiven Variablen (CV)-Identifikation reduzierten Übergangspfad-Modellierung Lifting-Methoden zur Erzeugung vollatomistischer Pfadensembles Entwicklung kleinerer molekülbasierter Test- und Validierungsroutinen, um die Kompatibilität mit modernen ML-basierten Reduktionsansätzen sicherzustellen Erstellung einer technischen Dokumentation zur langfristigen Wartbarkeit und Erweiterbarkeit Enge Zusammenarbeit mit den wissenschaftlichen Mitarbeitenden der Arbeitsgruppe Was wir erwarten Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) und Promotion in Mathematik oder einer verwandten Disziplin Sehr gute Kenntnisse in numerischer Mathematik, maschinellem Lernen und/oder molekularer Simulation Fundierte Programmierkenntnisse, idealerweise in Python und Julia, sowie Erfahrung mit wissenschaftlichen Softwarebibliotheken Erfahrung in der Entwicklung, Strukturierung und Dokumentation wissenschaftlicher Software Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche sind von Vorteil: Identifikation kollektiver Variablen (z. B. VAMP, TICA, autoencoder-basierte Methoden); Transferoperator-Methoden oder kinetische Modellierung; Pfad-Sampling, Lifting-Methoden oder rare-event-Simulation Fähigkeit zu selbstständigem, strukturiertem Arbeiten sowie zur Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Unser Angebot Wir bieten Ihnen eine freundliche Arbeitsatmosphäre mit flexiblen Arbeits- und Besprechungszeiten, eine exzellente Ausstattung und eine anspruchsvolle, professionelle Umgebung sowie ein abwechslungsreiches, zukunftsorientiertes und verantwortungsvolles Aufgabengebiet, berufliche Fortbildungsmöglichkeiten und Unterstützung in der fachlichen Weiterentwicklung, ergänzende Altersvorsorge (VBL), 30 Tage Jahresurlaub, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit), eine Vergütung auf Basis des TV-L (Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder) entsprechend der Qualifikation und Berufserfahrung mit Jahressonderzahlung, Hauptstadtzulage von bis zu 150 € monatlich, alternativ BVG-Jobticket + Differenzbetrag, die vergünstigte Nutzung der Mensen und des Sportprogramms der FU durch die enge Zusammenarbeit mit der Freien Universität Berlin. Die Bewerbung von Frauen ist ausdrücklich erwünscht, da in den Naturwissenschaften und in der Informationstechnik Frauen unterrepräsentiert sind und das ZIB bemüht ist, den Anteil der Frauen in diesem Bereich zu erhöhen. Schwerbehinderte werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt. Bitte bewerben Sie sich bis zum bitte bis zum 10.06.2026 über unser Online-Bewerbungsformular. Weitere Stellenanzeigen finden Sie auf unserer Webseite www.zib.de/jobadvertisement. Unsere Datenschutzhinweise zum Bewerbungsverfahren finden Sie unter www.zib.de/impressum. Kontakt Nähere Informationen zum Aufgabengebiet erhalten Sie unter www.zib.de sowie von Herrn Marcus Weber (weber@zib.de).

Responsibilities

The role involves the technical overhaul, modularization, and documentation of the ISOKANN software to support molecular system analysis. You will develop validation routines and integrate the software with modern machine learning and reduced modeling methods.