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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe spannende Forschungsprojekte in Planetarwissenschaft und maschinellem Lernen durch.
- Arbeitgeber: Universität Bern, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit und innovativer Forschungskultur.
- Mitarbeitervorteile: Jährliches Gehalt, Kinderzulage, Elternzeit und Teilnahme an Konferenzen.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Planetarwissenschaften und arbeite an bahnbrechenden Missionen wie CHEOPS und PLATO.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor- und Masterabschluss in Physik, Astrophysik oder verwandten Bereichen; Erfahrung in Datenanalyse und ML von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 70000 € pro Jahr.
Überblick: Zwei PhD-Positionen in Planetarwissenschaft und maschinellem Lernen, 100%, befristet, Bern.
Ihr Profil: Der ideale Kandidat hat einen Bachelor- und Masterabschluss in Physik, Astrophysik, Planetarwissenschaft oder einem gleichwertigen Bereich. Erfahrung mit Datenanalyse, ML- und KI-Methoden ist von Vorteil. Die Kandidaten sollten enthusiastisch, hartnäckig, kommunikativ sein und bereit sein, sich in die Teams in Bern und die Schweizer Landschaft (TAPS, CSH und SIPS) zu integrieren.
Die Forschung wird eine Kombination aus numerischer Modellierung der Physik der Bildung von Planetensystemen und der Entwicklung von ML- und KI-Methoden zur Analyse ihrer Ergebnisse umfassen.
Wir bieten: Die wissenschaftlichen Ziele der beiden PhD-Projekte sind es, im Rahmen der CHEOPS-Mission und der zukünftigen PLATO-Mission (Start Anfang 2027) die innere Struktur von Planeten und die Architektur von Planetensystemen zu untersuchen. Die Arbeit basiert auf Populationssynthesemodellen der Bildung von Planetensystemen, die in unserer Gruppe entwickelt wurden, sowie auf generativen KI-basierten Bildungsmodellen. Häufige Interaktionen mit Mitgliedern der TAPS-Gruppe sowie mit den Konsortien CHEOPS und PLATO sind vorgesehen. Die formale Anstellung erfolgt für 4 Jahre an der Universität Bern. Es gibt ein standardmäßiges erstes Jahr der Probezeit. Das Jahresgehalt wird durch eine Matrix des Schweizerischen Nationalfonds festgelegt. Kinderzulagen und Mutterschafts-/Vaterschaftsurlaub werden angeboten.
Der erfolgreiche Kandidat wird an Gruppensitzungen, Journal Clubs, Forschungsdiskussionen teilnehmen, Seminare und Kolloquien besuchen, mit Forschungsbesuchern interagieren, zu Konferenzen reisen usw., sowohl in Bern als auch in SIPS. Der Beginn wird voraussichtlich im September 2026 sein und ist verhandelbar.
Chancengleichheit: Die Universität Bern ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, und wir ermutigen insbesondere Bewerbungen von weiblichen Forschern.
Bewerbung und Kontakt: Um sich zu bewerben, senden Sie bitte ein Motivationsschreiben mit einer persönlichen Erklärung (max. 1 Seite), einen Lebenslauf (max. 2 Seiten), eine Liste der Publikationen (falls zutreffend), Zeugnisse von Bachelor- und Masterstudiengängen sowie ein Bewerbungsschreiben (1 Seite). Die vollständige Bewerbung sollte als eine einzige PDF-Datei an Yann Alibert gesendet werden mit dem Titel „2 PhD-Positionen in Planetarwissenschaft und maschinellem Lernen“. Es liegt in der Verantwortung des Bewerbers, sicherzustellen, dass 1–2 Empfehlungsschreiben ebenfalls direkt an Yann Alibert bis zur Frist am 15. Juni 2026 gesendet werden. Interviews für ausgewählte Kandidaten finden online in der ersten Juli-Hälfte 2026 statt.
2 PhD positions in planetary science and machine learning Arbeitgeber: CAS in Medication Safety University of Bern
Kontaktperson:
CAS in Medication Safety University of Bern HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: 2 PhD positions in planetary science and machine learning
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche zu sprechen. Besuche Konferenzen, Workshops oder Seminare und stelle Fragen. So kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und vielleicht sogar Insider-Infos über offene Stellen bekommen.
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Kontaktiere direkt Professoren oder Forscher, die in deinem Interessensgebiet arbeiten. Zeige dein Interesse an ihren Projekten und frage nach möglichen PhD-Stellen.
✨Bereite dich auf Interviews vor
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir im Interview gestellt werden könnten. Übe deine Antworten und sei bereit, über deine bisherigen Erfahrungen und Projekte zu sprechen. Das zeigt, dass du gut vorbereitet und motiviert bist.
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung vollständig ist. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: 2 PhD positions in planetary science and machine learning
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Motivationsschreiben: Dein Motivationsschreiben sollte klar und prägnant sein. Erkläre, warum du dich für die PhD-Position interessierst und was dich an der Forschung in Bern begeistert. Zeig uns deine Leidenschaft für Planetarwissenschaften und maschinelles Lernen!
Lebenslauf: Achte darauf, dass dein Lebenslauf übersichtlich und gut strukturiert ist. Hebe relevante Erfahrungen hervor, insbesondere in Datenanalyse und ML-Methoden. Wir wollen sehen, was du drauf hast und wie du ins Team passt!
Empfehlungsschreiben: Vergiss nicht, 1-2 Empfehlungsschreiben zu organisieren! Diese sollten von Personen stammen, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen gut kennen. Sie können einen großen Unterschied machen, also wähle weise!
Einreichung der Bewerbung: Stelle sicher, dass du alle Dokumente in einer einzigen PDF-Datei zusammenfasst und sie rechtzeitig an Yann Alibert sendest. Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unsere Website zu erhalten – mach es uns einfach!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei CAS in Medication Safety University of Bern vorbereitest
✨Mach dich mit den Projekten vertraut
Informiere dich gründlich über die CHEOPS- und PLATO-Missionen. Verstehe die wissenschaftlichen Ziele und die Methoden, die in den Projekten verwendet werden. So kannst du im Interview gezielt Fragen stellen und dein Interesse an der Forschung zeigen.
✨Bereite deine Erfahrungen vor
Denke an konkrete Beispiele aus deinem Studium oder deiner bisherigen Forschung, die deine Fähigkeiten in Datenanalyse, ML und AI demonstrieren. Sei bereit, diese Erfahrungen zu teilen und zu erklären, wie sie für die PhD-Projekte relevant sind.
✨Zeige Teamgeist
Da die Positionen eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Gruppen erfordern, ist es wichtig, deine kommunikativen Fähigkeiten und Teamfähigkeit zu betonen. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews kannst du nach dem weiteren Verlauf des Auswahlprozesses fragen. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position. Außerdem erhältst du wertvolle Informationen über die nächsten Schritte.