Researcher /x) - Agentic AI und generative Modelle für physikalische Systeme, Simulation und Werkstoffe

• Technische Leitung & Forschung
• Technische Gesamtverantwortung für die Agentic-AI-Projekte der Gruppe, inkl. Architektur und Leitung agentischer LLM-/VLM-Systeme für Ingenieurworkflows (z. B. FEM-Simulationssteuerung, Reasoning über Ergebnisse, selbstoptimierende Designschleifen) mit Human-in-the-Loop-Fokus
• Verantwortung für technologische Richtungsentscheidungen sowie Qualitäts- und Evaluationsstandards (Benchmarking von LLM-/Agenten-Pipelines)
• Eigenverantwortliche Forschung zu generativen/probabilistischen Modellen (Diffusion, Flow Matching, GANs, Gaußprozesse, Deep Active Learning) für das Design metallischer Werkstoffe, inkl. Kopplung mit FEM-/CAE-Werkzeugketten
• Publikation in Fachzeitschriften/KI-Konferenzen sowie Konzeption von Workshops und Tagungsbeiträge
• Drittmittel & Förderanträge
• Mitwirkung an der Akquisition von Drittmittelprojekten und eigenständige Ausarbeitung von Förderanträgen (DFG, Bund/BMFTR, EU, Stiftungen) sowie Industrieangeboten
• Entwicklung von Projektskizzen, Abstimmung mit Zuwendungsgebern und Mitwirkung an Projektberichten
• Transfer & Industriepartner
• Überführung von Forschungsprototypen in Demonstratoren und marktnahe Anwendungen, inkl. Produktstrategie und Roadmap
• Customer Discovery, Go-to-Market-Konzepte und wissenschaftlich-technische Betreuung von Industriepartnern
• Aufbau und Begleitung von Verwertungs-/Ausgründungsvorhaben inkl. IP- und Patentstrategie
• Führung & Teamaufbau
• Fachliche Anleitung von Junior-Wissenschaftler:innen, Doktorand:innen und Studierenden
• Leitung technischer Arbeitspakete, Koordination cross-funktionaler Teams, Mitwirkung an Rekrutierung
• Strategie
• Entwicklung und Fortschreibung der Forschungs- und Transferroadmap “AI for Physical Systems”

• Master of Computational Engineering oder ähnliches
• Nachgewiesene F&E-Erfahrung mit LLMs/VLMs und agentischer KI in Ingenieur-/Simulationsanwendungen, inkl. Human-in-the-Loop-Design und systematischer Evaluation von Agenten-Pipelines
• Praktische Erfahrung mit generativen/probabilistischen Modellen (Diffusion, Flow Matching, GANs, Gaußprozesse, Deep Active Learning)
• Domänenexpertise in Materialsystemen: Struktur-Eigenschafts-Modellierung metallischer Werkstoffe, Mikrostruktur-/Texturdaten, Kristallplastizität
• Erfahrung mit Fertigungssimulation (v. a. Blechumformung) inkl. KI-gestützter Defekterkennung und Surrogatmodellierung
• Erfahrung in Multiphysik-Simulation und kommerziellen FE-/CAE-Tools (LS-Dyna, ANSYS, COMSOL, ABAQUS, ANSA)
• Produkt & Transfer
• Mehrjährige Start-up-Erfahrung in gründender/produktverantwortlicher Rolle für ein agentisches KI-Produkt (Strategie, Prototyping, Customer Discovery, Go-to-Market)
• Beteiligung an Drittmittelanträgen (DFG, Bund, EU, Stiftungen, Industrie) und Erfahrung mit Patentanmeldungen
• Publikation & Führung
• Publikationsleistung sowohl in materialwissenschaftlichen als auch ML-/Informatik-Fachcommunities
• Erfahrung in der Anleitung von Nachwuchswissenschaftler:innen und cross-funktionaler Teamkoordination
• Technisch & sonstiges
• Sehr gute Python-Kenntnisse für wissenschaftliches Rechnen/Simulationsautomatisierung; verhandlungssicheres Englisch

KI für Physikalische Systeme Standort Saarbrücken Anstellungsart Vollzeit Vertragsart Befristet Laufzeit (Monate) 24

“KI für physikalische Systeme” (AIPS) ist ein Forschungsbereich, der sich mit der Integration von maschinellem Lernen - insbesondere neuronalen Netzen - in die Modellierung, Simulation und Steuerung realer physikalischer Systeme beschäftigt. Dabei werden allgemeine Modelle wie Large Language Models (LLMs) mit spezialisierten Architekturen kombiniert, die an physikalische Strukturen, Randbedingungen und Datenmodalitäten angepasst sind. Eine zentrale Idee besteht darin, LLMs als übergeordnete Orchestratoren in zielgerichteten Multi-Agentensystemen einzusetzen, die Probleme zerlegen, Lösungsstrategien entwerfen und heterogene Komponenten koordinieren, während domänenspezifisch angepasste neuronale Netze spezifischere Aufgaben übernehmen., * Ein innovatives, agiles und professionelles Arbeitsumfeld an einem der herausragenden Informatikstandorte Deutschlands auf dem Saarbrücker Campus

• Ein attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Option auf Homeoffice
• Enge Zusammenarbeit mit der Universität des Saarlandes (inkl. SIC Office) und Partnern aus Anwendung und Industrie
• Vielseitige und anspruchsvolle Aufgaben
• Ein motiviertes und interdisziplinär besetztes Projektteam
• Arbeiten an brandktuellen Themen von großer gesellschaftlicher Bedeutung

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private-Partnership (PPP) gegründet. Das DFKI verbindet wissenschaftliche Spitzenleistung und wirtschaftsnahe Wertschöpfung mit gesellschaftlicher Wertschätzung. Das DFKI forscht seit über 35 Jahren an KI für den Menschen und orientiert sich an gesellschaftlicher Relevanz und wissenschaftlicher Exzellenz in den entscheidenden zukunftsorientierten Forschungs- und Anwendungsgebieten der Künstlichen Intelligenz. In der internationalen Wissenschaftswelt zählt das DFKI zu den wichtigsten “Centers of Excellence”.