Softwareingenieur*innen (M.Sc./M.Ing.) (oder vergleichbar) als Softwareentwickler*innen für Kontrollsysteme und Automatisierung

• Abschluss als Softwareingenieur (M.Sc./M.Ing.) oder vergleichbar aus den Bereichen Physik/Informatik.
• Programmierkenntnisse in Python, C++, Java, LabView
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Kontrollsystemen
• Windows- und Linux-Kenntnisse
• Kenntnisse von Anwendungen des maschinellen Lernens/künstlicher Intelligenz
• Gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache

Wir bieten eine interessante und abwechslungsreiche Tätigkeit in einer international angesehenen Forschungseinrichtung. Das Gehalt richtet sich nach dem TVöD (Bund). Die Stelle ist unbefristet. GSI fördert die berufliche Entwicklung von Frauen und begrüßt es, wenn sich Frauen durch die Ausschreibung besonders angesprochen fühlen. Schwerbehinderte erhalten bei gleicher Qualifikation den Vorzug.

Das GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung in Darmstadt betreibt eine der führenden Teilchenbeschleunigeranlagen für die Wissenschaft. In den nächsten Jahren wird in internationaler Zusammenarbeit die neue Anlage FAIR (Facility for Antiproton and Ion Research) gebaut, eines der größten Forschungsvorhaben weltweit. GSI und FAIR bieten die Gelegenheit, in diesem internationalen Umfeld mit einem Team von Mitarbeiterinnen zusammenzuarbeiten, das sich täglich dafür einsetzt, Wissenschaft auf Weltniveau zu betreiben. Wir suchen für die Abteilung “Superschwere Elemente Chemie”, welche die schwersten Elemente erforscht, zum 01. August 2026 eine/n Softwareingenieurinnen (M.Sc./M.Ing.) (oder vergleichbar) als Softwareentwickler*innen für Kontrollsysteme und Automatisierung Kennz.: 26.79.1220

• Ihre Aufgaben:
• Entwicklung und Automatisierung von Kontrollsystemen, insbesondere für den Ionenseparator TASCA und dessen Detektionssysteme.
• Umsetzung hardwarenaher Softwareprojekte im Bereich Datenlogging und Einführung von Methoden der künstlichen Intelligenz/des maschinellen Lernens zur Experimentdatenauswertung
• Entwicklung semiautonomer Systeme mit Methoden des maschinellen Lernens zum automatisierten Betrieb der Experimentapparaturen