WAS DICH ERWARTETAls Teil eines globalen Teams von Experten in unserer Abteilung Group Research arbeitest du an der Entwicklung und Anwendung von Large Language Models (LLMs) zur Vorhersage molekularer Eigenschaften, mit Fokus auf toxikologische Effekte. Diese Rolle erfordert eine enge Zusammenarbeit mit akademischen Partnern von Universitäten, mit dem Ziel gemeinsamer Veröffentlichungen.Du bist Teil eines motivierten, interdisziplinären und vielfältigen Teams von Cheminformatikern, die mit computergestützten Chemikern, Datenwissenschaftlern, medizinischen Chemikern, Biologen und vielen anderen zusammenarbeiten, um die beste Lösung zu finden.Als Postdoktorand nutzt du maschinelle Lerntechniken wie Transformatoren, um branchenspezifische Datensätze zu analysieren und zu interpretieren, und erweiterst die Fähigkeiten unseres Teams zur Vorhersage molekularer Eigenschaften, insbesondere in der Toxikologie.Darüber hinaus erstellst du Pipelines, um Datensätze aus öffentlichen und internen proprietären Quellen zu kompilieren, um neue Methoden zur Eigenschaftsvorhersage zu entwickeln.Neben der Arbeit mit kleinen Molekülen gibt es Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit anderen Gruppen, einschließlich Materialwissenschaften (z.B. Polymere) oder Quantenchemie, basierend auf deinem Hintergrund und deinen Interessen.WAS DU BIETESTErforderliche Fähigkeiten:Erfolgreich abgeschlossenes PhD in Cheminformatik, Bioinformatik, Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten BereichWährend deiner Forschung hast du Fachkenntnisse im maschinellen Lernen zur Vorhersage von Eigenschaften kleiner Moleküle oder anderen verwandten Aufgaben erworbenStarke/effektive zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten in Englisch erleichtern deine Arbeit in einem interdisziplinären UmfeldVertrautheit mit der Programmiersprache Python, einschließlich der Konzepte von Funktionen und Klassen sowie Erfahrung mit scikit-learn und PyTorch oder TensorFlowBegeisterung für das Erlernen neuer Fähigkeiten und die Mitarbeit in einem kollaborativen UmfeldOptionale Fähigkeiten:Erfahrung mit LLM-Architekturen und TrainingHintergrundwissen in ToxikologieTieferes Verständnis von Python/SoftwareentwicklungErfahrung mit RDKit als Cheminformatik-BibliothekErfahrung mit Tools rund um den Einsatz und die Versionierung von maschinellem Lernen wie git, CI/CD-Pipelines, DVC, Docker, FastAPI, SQL, Arbeiten in HochleistungsrechenumgebungenDeutschkenntnisseWAS WIR BIETENTeambuddy - Ansprechpartner für alle Fragen und regelmäßiges FeedbackNetzwerke - lerne verschiedene Perspektiven, Denkweisen und Arbeitsfelder kennenFlexible Arbeitszeiten - je nach Standort und Arbeitsbereich