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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gesteuerte Methoden in der experimentellen Fluidmechanik.
- Arbeitgeber: Führendes Materialwissenschaftliches Forschungsinstitut in Dübendorf, Schweiz.
- Mitarbeitervorteile: Zugang zu modernster Technologie und Forschung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Fluidmechanik mit innovativen KI-Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Programmierung (Python, MATLAB oder C++) und Interesse an maschinellem Lernen.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Ein führendes Forschungsinstitut für Materialwissenschaften in Dübendorf, Schweiz, sucht einen Kandidaten, der zu KI-gesteuerten Methoden in der experimentellen Fluidmechanik beiträgt. Zu den Aufgaben gehören:
- Entwurf von neuronalen Netzwerken zur Flussrekonstruktion
- Entwicklung von Reinforcement-Learning-Algorithmen für robotische Systeme
- Integration von Frameworks für die Echtzeit-Datenassimilation
Solide Programmierkenntnisse in Python, MATLAB oder C++ sind unerlässlich, ebenso wie ein starkes Interesse an maschinellem Lernen und Fluiddynamik.
PhD: AI-Driven Autonomous Velocimetry in Fluid Mechanics Arbeitgeber: EMPA
Kontaktperson:
EMPA HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: PhD: AI-Driven Autonomous Velocimetry in Fluid Mechanics
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Fluidmechanik und KI in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar einen Mentor finden!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe das Programmieren in Python, MATLAB oder C++, damit du bei Fragen zu neuralen Netzwerken und Reinforcement Learning glänzen kannst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden!
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Projekte zu präsentieren! Zeige, was du in der Fluidmechanik und im maschinellen Lernen erreicht hast. Lass uns deine Erfolge zusammenfassen, damit du im Interview überzeugst!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Lass uns gemeinsam an deiner Bewerbung arbeiten und sicherstellen, dass du alle Anforderungen erfüllst!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD: AI-Driven Autonomous Velocimetry in Fluid Mechanics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für diese Position interessierst und was dich motiviert, im Bereich der experimentellen Fluidmechanik zu arbeiten.
Betone deine Programmierkenntnisse!: Da wir auf solide Programmierfähigkeiten in Python, MATLAB oder C++ Wert legen, solltest du diese unbedingt hervorheben. Nenne konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in diesen Programmiersprachen zeigen.
Interesse an KI und Fluiddynamik!: Wir suchen jemanden mit einer starken Leidenschaft für maschinelles Lernen und Fluiddynamik. Teile uns mit, wie du dich in diesen Bereichen weitergebildet hast und welche spezifischen Themen dich besonders interessieren.
Bewirb dich über unsere Website!: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EMPA vorbereitest
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die Programmiersprachen Python, MATLAB und C++ gut beherrschst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, in denen du diese Sprachen verwendet hast, um Probleme im Bereich der Fluidmechanik zu lösen.
✨Verstehe die Grundlagen von KI und maschinellem Lernen
Da die Stelle stark auf KI-Methoden fokussiert ist, solltest du die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und der neuronalen Netzwerke verstehen. Überlege dir, wie du diese Konzepte in der Fluidmechanik anwenden kannst und sei bereit, darüber zu diskutieren.
✨Bereite Fragen vor
Zeige dein Interesse an der Forschungseinrichtung, indem du gezielte Fragen zur aktuellen Forschung und den Projekten stellst. Das zeigt, dass du dich mit dem Institut auseinandergesetzt hast und wirklich daran interessiert bist, Teil des Teams zu werden.
✨Praktische Beispiele einbringen
Bereite einige praktische Beispiele oder Projekte vor, die du in der Vergangenheit durchgeführt hast, insbesondere solche, die sich mit der Integration von Algorithmen oder der Datenassimilation befassen. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeiten konkret zu demonstrieren und zu zeigen, wie du zum Team beitragen kannst.
