Schrödinger
Materials Science Account Manager(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtBerufserfahren
Mannheim, München
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BABASF
Postdoc Fundamental Chemistry for Enabling Self-Driving Lab for Thermal CO₂ Valorization(m/w/x)
VollzeitVor Ort
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing computational descriptors for catalytic systems in a self-driving lab. PhD in Chemistry or related field with DFT and Python expertise required. Access to advanced infrastructures, academic and industrial collaboration.
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Anforderungen
- PhD in Chemistry, Chemical Engineering, Materials Science, Physics, or related field
- Strong expertise in computational chemistry (e.g. DFT, atomistic simulations)
- Strong expertise in catalyst modelling (heterogeneous and/or homogeneous systems)
- Experience with Python-based scientific computing
- Experience with modelling and analysis of catalytic or materials systems
- Ability to translate chemical insight into quantitative descriptors
- Knowledge of design of experiments (DOE)
- Knowledge of active learning, Bayesian optimization or machine learning methods for chemical systems
- Familiarity with high-throughput computational or experimental workflows
- Familiarity with automated or self-driving laboratory concepts
- Strong communication skills
- Ability to work effectively in interdisciplinary teams
Aufgaben
- Develop physically and chemically meaningful descriptors for catalytic systems
- Implement computational pipelines for on-demand descriptor generation
- Interface descriptor frameworks with data-driven exploration strategies
- Contribute to method development and validation with experimental and digital teams
- Support integration of methods into self-driving laboratory workflows
- Disseminate results through scientific publications and project reports
Ausbildung
Doktor / Ph.D.
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
DFTatomistic simulationscatalyst modellingPythonFireWorksJobflowpymatgenASEdesign of experiments (DOE)active learningBayesian optimizationmachine learninghigh-throughput computational workflowshigh-throughput experimental workflowsautomated laboratory conceptsself-driving laboratory concepts
Benefits
Sinnstiftende Arbeit
- Collaborative research project
- Contribute to autonomous systems development
Moderne Technikausstattung
- Access to advanced infrastructures
Startup-Atmosphäre
- Dynamic research environment
Sonstige Vorteile
- Academic and industrial collaboration
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens BASF erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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BA
ResearchLudwigshafen am Rhein
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