Postdoktor för utveckling av maskininlärningsdrivna multiskalberäkningsmetoder för batterirelevanta gränssnitt (BIG-MAP) - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

"The Battery Interface Genome – Materials Acceleration Platform" (BIG-MAP)- projektet är ett konsortium bestående av 34 akademiska och industriella partnergrupper finansierade av Europeiska kommissionen. Läs mer om BIG-MAP här: http://www.big-map.eu. Den annonserade anställningen är placerad vid Institutionen för kemi-Ångström vid Uppsala Universitet. Värdgruppen (http://www.teoroo.kemi.uu.se/) samarbetar med Karlsruher Institut für Technologie och École polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) för utveckling av multiskalsimuleringsflöden  och interoperabilitet   och med University of Cambridge och University of Vienna för att med hjälp av maskininlärningstekniker utveckla kraftfält och förutsäga egenskaper hos batterimaterial och gränssnitt.

Värdgruppen är starkt involverad i forskning rörande multiskalsimuleringar, dvs kombinationer av elektronstrukturberäkningar (DFT, ab initio och semi-empiriska), atomistiska avancerade (reaktiva) kraftfält och kinetiska modelleringsmetoder. Olika tillämpningar inom gränssnittskemi, redoxegenskaper, energimaterial och intermolekylära interaktioner undersöks i forskningsgruppen.

Arbetsuppgifter: De huvudsakliga arbetsuppgifterna för en postdoktor är att bedriva forskning. Undervisning kan också inkluderas, men upp till högst 20% av arbetstiden. Huvudfokus för det aktuella forskningsprojektet är konstruktion och validering av växelverkansmodeller på olika nivåer och utveckling av modelleringsflöden för multiskalismuleringar, allt inom området energimaterial och gränssnitt inom ramen för BIG-MAP-projektet. Maskininlärning kommer att vara en aktiv del i denna utveckling.

Kvalifikationskrav: För anställning som postdoktor ska den sökande ha en doktorsexamen eller en internationell motsvarighet inom kemi, fysik, materialvetenskap eller annat för tjänsten relevant område, inom högst tre (3) år före sista ansökningsdatum. Om det finns särskilda skäl kan examen vara äldre än tre år. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer etc.  Bedömningen av ansökningar baseras främst på den sökandes förmåga att bedriva självständig forskning  grundad i vetenskaplig skicklighet. Större vikt fästs vid kvaliteten på enskilda vetenskapliga arbeten än på antalet publikationer.

Sökanden förväntas (i) ha en gedigen bakgrund inom kvantkemisk modellering av material och molekyler, (ii) ha åtminstone måttliga färdigheter inom maskininlärning, t.ex. genom tillämpning av sådan på vetenskapliga problem, (iii) ha åtminstone måttliga färdigheter gällande atomistiska (kraftfält) -modeller, MD-simuleringar och multiskalmodellering. Dessutom krävs (iv) goda färdigheter inom programmering/skript och datahantering. Slutligen förväntas (v) sökanden ha mycket goda kunskaper i engelska, både gällande tal och skrift, och (vi) ha god samarbetsförmåga, drivkraft och självständighet.

Hänsyn kommer också att tas till hur sökandens erfarenhet och färdigheter kompletterar och stärker BIG-MAP-teamet samt den pågående forskningen inom forskargruppen.

Ansökningsförfarande: Ansökan ska innehålla ett brev där den sökande kort beskriver sig själv och sina forskningsintressen. Ansökan ska dessutom innehålla CV, kopior av examensbevis och betyg, referenser och övriga handlingar som sökanden önskar åberopa.

Lön: Individuell lönesättning tillämpas.

Tillträde: 2021-09-15 eller efter överenskommelse.

Anställningsform: Tidsbegränsad anställning i två år. 

Anställningens omfattning: 100 %

Upplysningar om anställningen lämnas av: Kersti Hermansson, kersti.hermansson@kemi.uu.se, tel +46 18 47143767.

Välkommen med din ansökan senast den 25 Augusti 2021, UFV-PA 2021/2836.