PhD Student in implementation of autonomous epitaxy combining experiments, simulations and machine learning 100%

Das Paul Scherrer Institut PSI ist das größte Forschungsinstitut für Natur- und Ingenieurwissenschaften in der Schweiz. Wir führen Spitzenforschung in den Bereichen zukünftige Technologien, Energie und Klima, Gesundheitsinnovation und Grundlagen der Natur durch. Durch grundlegende und angewandte Forschung arbeiten wir an nachhaltigen Lösungen für die großen Herausforderungen, vor denen Gesellschaft, Wissenschaft und Wirtschaft stehen. PSI engagiert sich für die Ausbildung zukünftiger Generationen. Daher sind etwa ein Viertel unserer Mitarbeiter Post-Docs, Graduierte oder Auszubildende. Insgesamt beschäftigt PSI 2300 Personen.

Für die Gruppe Dünne Filme und Grenzflächen sowie die Gruppe Materialsoftware und Daten suchen wir einen Doktoranden zur Implementierung von autonomen Epitaxie, der Experimente, Simulationen und maschinelles Lernen kombiniert.

Ihre Aufgaben

Dieses Projekt zielt darauf ab, einen vollständig autonomen Weg zur Optimierung des Wachstums epitaxialer Oxid-Dünnfilme mittels physikalischer Dampfabscheidung zu entwickeln, zu implementieren und zu validieren. Es werden mehrere in situ Charakterisierungstechniken eingesetzt, um Qualitätsindikatoren der Filme während des Wachstums zu überwachen und eine Live-Anpassung der Wachstumsparameter zu ermöglichen. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung einer Hardware-Software-Schnittstelle für das autonome Wachstum von Dünnfilmen (einschließlich sowohl des Betriebs der Kammer als auch der Überwachung der in situ Techniken). Sie kombinieren diese Schnittstellen mit Ansätzen des maschinellen Lernens und erkunden Optimierungsalgorithmen zur Steuerung der strukturellen und chemischen Eigenschaften der resultierenden Dünnfilme, mit dem Ziel, die Parameter für das kristalline und stöchiometrische epitaxiale Wachstum zu bestimmen. Der von Ihnen entwickelte und implementierte Code wird in eine autonome Plattform integriert, um die Suche nach den idealen Wachstumsbedingungen voranzutreiben. Anschließend werden Sie die entwickelten Modelle durch die autonome Wachstumsoptimierung funktioneller Oxid-Dünnfilme demonstrieren und validieren. Die Infrastruktur, die Methoden und die gesammelten Daten werden in begutachteten Artikeln veröffentlicht. Sie werden im Doktorandenprogramm für Materialwissenschaft und Ingenieurwesen an der EPFL eingeschrieben, von dem Sie Ihren Doktortitel erhalten. Die Doktorandenstelle umfasst Präsenzkurse an der EPFL in Lausanne.

Ihr Profil

Gesucht werden Kandidaten mit einem Hintergrund in den physikalischen Wissenschaften oder Ingenieurwesen sowie einer Leidenschaft für Programmierung. Von den Kandidaten wird erwartet, dass sie hervorragende Arbeitsmoral zeigen und sich im Team wohlfühlen. Weibliche Kandidaten werden nachdrücklich ermutigt, sich zu bewerben. Die Anforderungen an die Kandidaten sind:

• Master-Abschluss in Physik, Chemie, Ingenieurwesen oder Materialwissenschaft
• Starke Programmierkenntnisse (idealerweise in Python, aber auch fortgeschrittene Kenntnisse anderer Programmiersprachen werden berücksichtigt)
• Starke Motivation für Materialwissenschaft und Entdeckung, Teamarbeit und eine Leidenschaft für die Automatisierung repetitiver Aufgaben
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in schriftlichem und gesprochenem Englisch (Kenntnisse in Deutsch sind von Vorteil, aber nicht erforderlich)
• Optional, wünschenswert, aber nicht erforderlich: Praktische Erfahrung mit physikalischen Dampfabscheidungstechniken, Vakuumsystemen und/oder gepulsten Excimerlasern
• Optional, gewünscht, aber nicht erforderlich: Erfahrung mit Techniken des maschinellen Lernens und Datenanalyse

Wir bieten

Unsere Institution basiert auf einer interdisziplinären, innovativen und dynamischen Zusammenarbeit. Sie profitieren von einer systematischen Einarbeitung am Arbeitsplatz, zusätzlich zu persönlichen Entwicklungsmöglichkeiten und unserer ausgeprägten Berufsausbildungskultur. Wenn Sie Arbeit und Familienleben oder andere persönliche Interessen optimal kombinieren möchten, können wir Sie mit unseren modernen Arbeitsbedingungen und der Infrastruktur vor Ort unterstützen.

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Dr. Nikita Shepelin, E-Mail nikita.shepelin@psi.ch oder Dr. Giovanni Pizzi, E-Mail giovanni.pizzi@psi.ch. Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung bis zum 16. Februar 2025 online ein (einschließlich Adressen von Referenzen) für die Position als Doktorand (Index-Nr. 3704-00).

Paul Scherrer Institut, Personalmanagement, Robin Schmid, 5232 Villigen PSI, Schweiz