Postdoc (f/m/d) AI-based consulting system for applied multiphase CFD simulations / Completed uni...
Postdoc (f/m/d) AI-based consulting system for applied multiphase CFD simulations / Completed uni...

Postdoc (f/m/d) AI-based consulting system for applied multiphase CFD simulations / Completed uni...

Doktorand 42000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle ein KI-gestütztes Beratungssystem für multiphase CFD-Simulationen.
  • Arbeitgeber: Das HZDR ist ein internationales Forschungszentrum mit Fokus auf Energie, Gesundheit und Materie.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und 30 Tage Urlaub warten auf dich!
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und arbeite an nachhaltigen Lösungen für die Industrie.
  • Gewünschte Qualifikationen: Master oder PhD in Datenwissenschaften, starke Kenntnisse in Empfehlungssystemen und Python erforderlich.
  • Andere Informationen: Teil eines großen Netzwerks von über 42.000 Wissenschaftlern in Deutschland.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 42000 - 84000 € pro Jahr.

Area of research:

Scientific / postdoctoral posts

Starting date:

01.08.2025

Job description: Postdoc (f/m/d) AI-based consulting system for applied multiphase CFD simulations

With cutting-edge research in the fields of ENERGY, HEALTH and MATTER, around 1,500 employees from more than 70 nations at Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) are committed to mastering the great challenges facing society today.

The Institute of Fluid Dynamics is conducting basic and applied research in the fields of thermo-fluid dynamics and magnetohydrodynamics in order to improve the sustainability, the energy efficiency and the safety of industrial processes.

The Department of Computational Fluid Dynamics is looking for a Postdoc (f/m/d) AI-based consulting system for applied multiphase CFD simulation.

We have developed a comprehensive database of computational fluid dynamics (CFD) simulation cases and are currently creating a performance matrix to evaluate CFD closure models. The over-arching goal is to conserve the experience gained with every CFD simulation. This data-driven approach allows us to apply machine-learning techniques to infer connections between the feature space of our CFD cases, closure models and the performance of their interaction, based on which a recommender system is developed to predict the best model set for new CFD cases.

Your tasks

# Identify, implement, test and ensemble suitable recommender algorithms (collaborative/content-based filtering etc.)
# Strategy to collect and store relevant data for the long-term built-up of a performance database (for the interaction between CFD case and CFD closure model)
# Development of a performance metric characterizing the speed of each model
combination (computed from the runtime statistics on our HPC cluster)
# Use multiple matrices (i.e. for accuracy, robustness and speed performance) for different
user needs to allow for a flexible usage of the recommender system application
# Development of a strategy for user feedback with given recommendations (explicit/implicit)

Your profile

# Completed university studies (Master or PhD) in the field of data sciences or related field
# Strong foundational knowledge about recommender systems and associated algorithms
# Experience with data retrieval and storage to build a sustainable dataset
# Out-of-the-box attitude to newly apply machine-learning methods to a natural science field
# Excellent programming knowledge in Python
# Excellent language skills (written + verbal English)

Our offer

# A vibrant research community in an open, diverse and international work environment
# Scientific excellence and extensive professional networking opportunities
# Salary and social benefits in accordance with the collective agreement for the public sector (TVöD-Bund) including 30 days of paid holiday leave, company pension scheme (VBL)
# We support a good work-life balance with the possibility of part-time employment, mobile working and flexible working hours
# Numerous company health management offerings
# Employee discounts with well-known providers via the platform Corporate Benefits
# An employer subsidy for the \“Deutschland-Ticket Jobticket\“

We look forward to receiving your application documents (including cover letter, CV, diplomas/transcripts, etc.), which you can submit via our online-application-system.

This research center is part of the Helmholtz Association of German Research Centers. With more than 42,000 employees and an annual budget of over € 5 billion, the Helmholtz Association is Germany\’s largest scientific organisation.

#J-18808-Ljbffr

Postdoc (f/m/d) AI-based consulting system for applied multiphase CFD simulations / Completed uni... Arbeitgeber: Helmholtz Association of German Research Centres

Das Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Postdocs, die an innovativen Forschungsprojekten im Bereich der angewandten multiphase CFD-Simulationen arbeiten möchten. Mit einer internationalen und vielfältigen Gemeinschaft von über 1.500 Mitarbeitern fördert das HZDR nicht nur wissenschaftliche Exzellenz, sondern auch persönliche Entwicklung durch umfangreiche Networking-Möglichkeiten und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Berufs- und Privatleben. Zudem profitieren Mitarbeiter von attraktiven Sozialleistungen, flexiblen Arbeitszeiten und einem umfassenden Gesundheitsmanagement.
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Kontaktperson:

Helmholtz Association of German Research Centres HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Postdoc (f/m/d) AI-based consulting system for applied multiphase CFD simulations / Completed uni...

Netzwerken ist der Schlüssel

Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus dem Bereich der Computational Fluid Dynamics und Machine Learning in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen oder Webinare, um dein Netzwerk zu erweitern und möglicherweise Insider-Informationen über die Stelle zu erhalten.

Forschung und Trends verfolgen

Halte dich über die neuesten Entwicklungen in der CFD und den damit verbundenen Machine-Learning-Techniken auf dem Laufenden. Das zeigt nicht nur dein Interesse, sondern hilft dir auch, relevante Gespräche während des Bewerbungsprozesses zu führen.

Praktische Erfahrungen sammeln

Falls möglich, arbeite an Projekten oder in Praktika, die sich mit recommender systems oder Datenanalyse beschäftigen. Praktische Erfahrungen sind oft entscheidend, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren und dich von anderen Bewerbern abzuheben.

Vorbereitung auf technische Interviews

Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf deine Programmierkenntnisse in Python und dein Wissen über recommender systems beziehen. Übe das Lösen von Problemen und erkläre deine Denkweise, um deine analytischen Fähigkeiten zu zeigen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Postdoc (f/m/d) AI-based consulting system for applied multiphase CFD simulations / Completed uni...

Kenntnisse in Empfehlungsalgorithmen
Erfahrung mit Datenabruf und -speicherung
Programmierung in Python
Verständnis von maschinellem Lernen
Fähigkeit zur Entwicklung von Leistungsmetriken
Kenntnisse in der Analyse von CFD-Simulationen
Strategisches Denken zur Datensammlung
Erfahrung mit HPC-Clustern
Ausgezeichnete Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich)
Kreativität bei der Anwendung neuer Methoden
Teamfähigkeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit
Analytische Fähigkeiten zur Bewertung von Modellen
Flexibilität in der Nutzung von Empfehlungsanwendungen

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Forschung betreiben: Informiere dich gründlich über das Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf und die spezifischen Anforderungen der Postdoc-Stelle. Verstehe die Forschungsbereiche, in denen sie tätig sind, insbesondere im Bereich der Computational Fluid Dynamics.

Dokumente vorbereiten: Stelle sicher, dass du alle erforderlichen Dokumente hast, einschließlich eines aktuellen Lebenslaufs, deiner Diplome und Transkripte sowie eines überzeugenden Bewerbungsschreibens. Betone deine Erfahrungen mit Empfehlungsalgorithmen und maschinellem Lernen.

Bewerbungsschreiben verfassen: Schreibe ein individuelles Bewerbungsschreiben, das deine Motivation für die Stelle und deine relevanten Fähigkeiten hervorhebt. Gehe auf deine Kenntnisse in Python und deine Erfahrungen mit Datenretrieval und -speicherung ein.

Bewerbung einreichen: Reiche deine vollständigen Bewerbungsunterlagen über das Online-Bewerbungssystem des Helmholtz-Zentrums ein. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und vollständig sind, bevor du die Bewerbung absendest.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Helmholtz Association of German Research Centres vorbereitest

Verstehe die Forschungsziele

Informiere dich gründlich über die Forschungsziele des Helmholtz-Zentrums und insbesondere über die Abteilung für Strömungsmechanik. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Ziele der Forschung verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.

Präsentiere deine Programmierkenntnisse

Da exzellente Programmierkenntnisse in Python gefordert sind, bereite Beispiele vor, die deine Erfahrung mit Python und relevanten Bibliotheken für maschinelles Lernen zeigen. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Programmieraufgaben zu lösen.

Bereite dich auf Fragen zu Empfehlungssystemen vor

Da das Projekt sich auf Empfehlungssysteme konzentriert, solltest du dein Wissen über verschiedene Algorithmen und deren Anwendung in der Datenwissenschaft auffrischen. Überlege dir, wie du diese Konzepte in der Praxis umsetzen würdest und bringe eigene Ideen ein.

Zeige deine Teamfähigkeit

Das Arbeiten in einem internationalen und interdisziplinären Team ist wichtig. Bereite Beispiele vor, die deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellen. Betone, wie du Feedback von Nutzern in deine Arbeit integrieren würdest.

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