Die Friedrich-Schiller-Universität Jena ist eine dynamische und innovationsstarke Universität zentral in Deutschland gelegen. Mit einem breiten Fächerspektrum gestaltet sie die Zukunft durch exzellente Forschung und Lehre. Ihre wissenschaftliche Exzellenz spiegelt sich in den Profillinien Light – Life – Liberty wider, die wegweisende Erkenntnisse und nachhaltige Lösungen für die Gesellschaft von morgen liefern. Eng vernetzt mit führenden Forschungseinrichtungen, innovativen Unternehmen und renommierten Kultureinrichtungen treibt sie interdisziplinäre Entwicklungen voran. Mit rund 17.000 Studierenden und rund 10.000 Beschäftigten prägt sie Jena als pulsierende, international vernetzte Wissenschafts- und Zukunftsstadt.

Studentische:r oder Wissenschaftliche:r Assistent:in (Bachelor)

mit einem Arbeitszeitumfang von 35 bis 44 Stunden/Monat befristet bis zum 31.12.2026 zu besetzen.

In der Forschungsgruppe von Dr. Kevin Jablonka entwickeln wir Machine-Learning-Ansätze für das Design und die Entdeckung neuartiger Materialien und Chemikalien. Dafür entwickeln wir Datensätze für das Training chemischer Foundation-Modelle. Sie werden uns in diesem Vorhaben unterstützen, indem Sie chemische Datensätze sammeln, kuratieren und überprüfen.

Ihre Aufgaben:

• Sammeln, Bereinigen und Kuratieren von Datensätzen für die Vorhersage chemischer Eigenschaften und Reaktionsmodellierung (Moleküle, Materialien, Reaktionen).
• Definition und Erfassung von Metadaten gemäß FAIR-Prinzipien (Herkunft, Einheiten, experimentelle Bedingungen, Lizenzen).
• Durchführung von Qualitätskontrollen und Plausibilitätsprüfungen (Verteilungsprüfungen, Ausreißererkennung, Umgang mit fehlenden Werten).
• Unterstützung bei der Erstellung von Benchmark-Splits und Dokumentation für Modellevaluierung; Vorbereitung kleiner Baselines nach Bedarf.
• Optional: Erstellung reproduzierbarer Datenverarbeitungsskripte (Python, pandas, RDKit) inklusive Unit-Tests und klarem Logging.
• Optional: Beitrag zu Labeling-Annotationsworkflows, einfachen Visualisierungen und leichtgewichtiger Web-Dokumentation.

Ihr Profil:

• Studierende an einer deutschen Hochschule immatrikuliert in Chemie, Chemie-/Bioinformatik, Materialwissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet (Bachelor/Master).
• Grundlegende Kenntnisse chemischer Strukturen, Eigenschaften und experimenteller Daten (Einheiten, Messkontext).
• Sorgfältige, methodische Arbeitsweise mit ausgeprägter Detailgenauigkeit und Dokumentationsfähigkeit.

Wünschenswert

• Vertrautheit mit Git und kollaborativen Workflows; gute Englischkenntnisse (Deutsch von Vorteil).
• Erfahrung mit Cheminformatik-Tools (RDKit, Open Babel) und Strukturnormalisierung/-kanonisierung.
• Praktische Erfahrung mit Python für Datenarbeit (pandas; Grundlagen von RDKit oder Bereitschaft, dies schnell zu erlernen).
• Verständnis von Datensatzdesign für ML (Train/Val/Test-Splits, Vermeidung von Leakage, grundlegende Metriken).
• Vertrautheit mit ELNs und Forschungsdatenmanagement; Erfahrung mit FAIR-Daten und Metadatenstandards.
• Kenntnisse von scikit-learn oder PyTorch für einfache Baselines; grundlegende Statistik (z.B. Verteilungen, Korrelation).
• Bewusstsein für Lizenzierung und Datenschutzaspekte bei der Veröffentlichung öffentlicher Datensätze.

Sie zögern, da Sie ein(ig)e unserer Anforderungen nicht erfüllen? Bewerben Sie sich trotzdem und geben Sie uns die Chance für ein Kennenlernen.

Unser Angebot:

• Eigenverantwortliches, wirksames Arbeiten an einer führenden Forschungsuniversität mit exzellenter Infrastruktur.
• Enge Zusammenarbeit mit einer interdisziplinären Forschungsgruppe und Einblick in moderne Forschungs-IT.
• Flexible Arbeitszeiten (nach Rücksprache)\

Die Vergütung erfolgt nach den üblichen Stundensätzen für studentische/wissenschaftliche Assistent:innen an der Friedrich-Schiller-Universität Jena.

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich bis zum 20.12.2025 über unser Onlineformular.