Die Stelle ist in der Emmy-Noether Nachwuchsgruppe von Frau Dr. Laura Niermann angesiedelt. Die Gruppe beschäftigt sich mit der numerischen Inversion der dynamischen Elektronenbeugung und arbeitet an der interdisziplinären Schnittstelle zwischen Theorie und Experiment sowie zwischen (Raster-) Transmissionselektronenmikroskopie (S/TEM) und Materialwissenschaften.

Sie wirken an der Entwicklung physikbasierter Algorithmen zur Rekonstruktion dreidimensionaler Verzerrungsfelder in Nano-Heterostrukturen mit. Im Mittelpunkt steht dabei die numerische Inversion der dynamischen Elektronenbeugung. Für die experimentellen Arbeiten steht Ihnen die hochspezialisierte, moderne 300kV S/TEM-Infrastruktur der Technischen Universität Berlin zur Verfügung.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

• Entwicklung experimenteller Messmethoden zur Aufnahme dynamischer Elektronenbeugungsdatensätzen, zum Beispiel mittels 4D-STEM oder elektronenholographischen Strahlkippserien
• Simulation und Analyse dynamischer Beugungseffekte
• Optimierung, Auswertung und Validierung numerischer Inversionsansätze, insbesondere im Hinblick auf Algorithmen und Regularisierungsmethoden
• Anwendung der entwickelten Inversionsmethoden auf Nanostrukturen (wie Core-Shell Nanopartikel und Halbleiter-Nanodrähte)
• Aufnahme und Auswertung von Vergleichsdatensätzen mittels Nano-Beam Electron Diffraction (NBED), sowie HAADF und EDX-Tomographie
• Erforschung von Machine-Learning Ansätzen für die Rekonstruktion
• Eigenständige Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Projektpartner*innen im Bereich der Computational Electron Microscopy und der Materialwissenschaften

Eine aus der Tätigkeit resultierende Doktorarbeit ist möglich. Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte Frau Dr. Laura Niermann (laura.niermann@tu-berlin.de).

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Physik oder einer verwandten Disziplin; bzw. Abschluss bis zum Beginn des Arbeitsvertrages
• Sehr gute Kenntnisse in Numerischer Programmierung, Rechnerischer Modellierung und Datenanalyse
• Erfahrungen im Bereich der Softwareentwicklung und Programmierung (idealerweise in Python)
• Hoher Grad an Selbstständigkeit, Eigenmotivation und Freude am wissenschaftlichen Arbeiten erwünscht
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
• Erfahrungen im Umgang mit numerischen Bibliotheken und Machine-Learning-Frameworks (zum Beispiel PyTorch oder JAX) wünschenswert
• Erfahrungen in der (Raster-) Transmissionselektronenmikroskopie und/oder Festkörperphysi wünschenswert
• Kenntnisse in statistischen Methoden sowie Grundlagenkenntnisse in Machine-Learning wünschenswert

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) ausschließlich per E-Mail an laura.niermann@tu-berlin.de.

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.