Stochastischer Biophysiker (PhD)

Über die Arbeit

CritPt ist ein öffentlicher Benchmark für physikalische Herausforderungen auf Forschungsniveau, der entwickelt wurde, um zu testen, ob KI-Modelle der nächsten Generation echtes physikalisches Forschungsdenken anstelle von bloßem Lösen von Lehrbuchproblemen leisten können. Das Benchmark-Papier ist arXiv:2509.26574 und wir empfehlen, es vor der Bewerbung zu lesen. Es wird Ihnen schnell zeigen, ob diese Arbeit Ihr Interesse weckt.

Wir verpflichten Physiker zur Bearbeitung von physikalischen Problemen auf Forschungsniveau in ihrem eigenen Teilgebiet. Je nachdem, wie Ihr Publikationsverzeichnis passt, kann das bedeuten, Probleme zu erstellen, sie zu lösen, fertige Arbeiten zu begutachten oder zu prüfen. Wir vereinbaren die konkrete Aufgabe mit Ihnen, sobald Sie einem Bereich zugeteilt wurden.

Dies ist Arbeit auf Forschungsniveau und keine Fließbandarbeit. Alles, was Sie produzieren, muss vollständig genug sein, damit ein anderer Spezialist in Ihrem Teilgebiet folgen und es unabhängig verifizieren kann, daher ist schriftliches Argumentieren Teil jeder Aufgabe.

Forschungsbereiche in diesem Gremium

Ein Bereich. Wir stimmen eng ab: Sie müssen zu diesem spezifischen Phänomen publiziert haben, nicht in der Biophysik im Allgemeinen.

1. Stochastisches autokatalytisches Wachstum: chemische Mastergleichung, Verzweigungsprozesse: Autokatalytische Reaktionszyklen, stochastischer Hinshelwood-Zyklus, Prozesse chemischer Mastergleichungen, zirkulante Matrixspektren, transiente Oszillationen in Richtung eines ausgeglichenen exponentiellen Wachstums, Momentenhierarchien für Reaktionsnetzwerke, erzeugende Funktionsmethoden.

Wenn Sie auch an weitreichender Ausbreitung, Sprungprozessen mit schweren Rändern oder Frontausbreitung in Reichweitenerweiterungen arbeiten, erwähnen Sie dies im Formular. Ein eng verwandter Bereich befindet sich in unserem Gremium für statistische Physik und greift auf dieselben Methoden zurück.

Methoden, die wir in Ihren eigenen Publikationen erwarten

Sie sollten in der Lage sein, auf Ihre eigenen Arbeiten zu verweisen, die mindestens eine der folgenden Familien demonstrieren:

• Chemische Mastergleichung und der stochastische Hinshelwood-Zyklus
• Multityp-Verzweigungsprozesse und zirkulante Matrixspektren
• Momentenhierarchien für Reaktionsnetzwerke
• Erzeugende Funktionsmethoden

Nach wem wir suchen

Ein Doktortitel (PhD) in Biophysik, statistischer Physik, angewandter Mathematik oder einem eng verwandten Fachbereich. Dies ist eine harte Voraussetzung. Postdoktoranden, Wissenschaftler in der Forschung und Junior-Fakultätsmitglieder passen am besten. Ähnliche PhD-Studierende mit einem starken Erstautoren-Verzeichnis sind herzlich eingeladen, sich zu bewerben.

Veröffentlichte Arbeiten speziell zum stochastischen Wachstum oder zur Dynamik von Reaktionsnetzwerken. Dies ist der mit Abstand häufigste Grund, warum wir ansonsten hervorragende Forscher ablehnen. Die Beherrschung der Methoden reicht nicht aus, wenn Sie nicht zu dem Phänomen selbst publiziert haben.

Ein überprüfbares Publikationsverzeichnis. Drei bis fünf repräsentative Arbeiten mit arXiv-IDs oder DOIs, idealerweise aus den letzten fünf Jahren. Erstautorenschaft wird dringend bevorzugt. Jedes von Ihnen aufgelistete Papier wird anhand der öffentlichen Aufzeichnungen überprüft.

Praktische Kenntnisse in LaTeX, Python, SymPy und Jupyter. Etwas Vertrautheit mit einer agentenbasierten Codierungserweiterung in VS Code ist nützlich. Lücken dort sind akzeptabel, wenn Sie sie ehrlich angeben.

Englischkenntnisse auf B2-Niveau oder höher, einschließlich schriftlicher Argumentation. Ein großer Teil des Wertes, den Sie beisteuern, liegt darin, wie klar Sie Ihre Argumentation darlegen.

Bwerbungsschritte

1. Bewerben Sie sich und füllen Sie das beigefügte Formular aus. Grundlegende Informationen, Ausbildung, Forschungserfahrung, Ihre Methodenselbstauskunft und der genannte Bereich, falls Sie passen. Geben Sie eine arXiv-ID oder einen DOI von Ihrem eigenen Papier als Beweis an, zusammen mit Ihrer Autorenposition und den Methoden, die es demonstriert. Eine Auswahl ohne Nachweis wird nicht bewertet.
2. Wir überprüfen Ihre Papiere und Autorschaft anhand der öffentlichen Aufzeichnungen.
3. Dann passiert eines von zwei Dingen. Entweder nehmen wir Sie direkt an Bord oder wir laden Sie zu einem kurzen Live-Abstimmungsgespräch ein, um den Bereich und die Aufgabe mit Ihnen zu vereinbaren.
4. Eine kurze 30- bis 45-minütige Bewertung kann hinzugefügt werden, jedoch nur dort, wo wir sie benötigen. Die meisten Bewerber werden keine sehen.

Verfügbarkeit und Vergütung

10 Stunden pro Woche, durchgehend über einen Zeitraum von 8 bis 10 Wochen, beginnend sofort. Remote und asynchron ohne feste Arbeitszeiten.

80 bis 110 USD pro Stunde, festgelegt durch den Grad der Übereinstimmung im Subdomain.