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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gesteuerte Methoden für experimentelle Fluidmechanik und optimiere 3D-Velocimetrie-Messungen.
- Arbeitgeber: Empa, eine innovative Forschungsinstitution im ETH-Bereich.
- Mitarbeitervorteile: Zugang zu modernster Forschung, interdisziplinäres Team und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der autonomen Diagnostik in komplexen Strömungsumgebungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Programmierkenntnisse in Python, MATLAB oder C++ und Interesse an maschinellem Lernen.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Materialwissenschaft und Technologie sind unsere Leidenschaft. Mit unserer Spitzenforschung leisten die rund 1.100 Mitarbeitenden der Empa wesentliche Beiträge zum Wohl der Gesellschaft für eine lebenswert Zukunft. Die Empa ist eine Forschungseinrichtung des ETH-Bereichs.
In diesem Projekt werden Sie zur Entwicklung von KI-gesteuerten Methoden für die experimentelle Fluidmechanik beitragen, mit einem Fokus auf:
- Entwicklung von Multi-Fidelity-Neuronalen Netzwerken für die adaptive Flussrekonstruktion, die sowohl Echtzeit-Diagnosen als auch hochpräzise Offline-Geschwindigkeitsfeldschätzungen ermöglichen.
- Entwicklung von Reinforcement-Learning-Algorithmen für ein Multi-Agenten-Robotersystem, das autonom 3D-Velocimetrie-Messungen optimiert, indem es dynamisch Kamerapositionen und optische Parameter anpasst.
- Integration des Rahmens in eine digitale Zwillingsumgebung für Vortraining und simulationsbasierte Optimierung, die autonome Messkampagnen und Echtzeit-Datenassimilation ermöglicht.
Diese Forschung kombiniert Fluidmechanik, künstliche Intelligenz und Robotik, um die Grundlage für die nächste Generation autonomer experimenteller Diagnostik in komplexen Strömungsumgebungen zu schaffen.
Ihr Profil
- Solide Programmierkenntnisse (Python, MATLAB oder C++).
- Kenntnisse der OpenCV-Bibliothek.
- Starkes Interesse an maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Fluiddynamik.
- Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team interdisziplinär zu arbeiten.
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Erfahrung in experimenteller Fluidmechanik und Computer Vision ist von Vorteil.
PhD student in Autonomous Velocimetry for Fluid Mechanics Arbeitgeber: EMPA
Kontaktperson:
EMPA HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: PhD student in Autonomous Velocimetry for 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 ein paar Mentoren finden!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu deinen Programmierkenntnissen und deinem Interesse an maschinellem Lernen übst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren und deine Ideen klar zu präsentieren.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Sprich über deine Projekte und Erfahrungen in der experimentellen Fluidmechanik. Lass uns gemeinsam deine Erfolge hervorheben, damit du im Gespräch glänzen kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Lass uns zusammen dafür sorgen, dass deine Bewerbung im besten Licht erscheint!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD student in Autonomous Velocimetry for Fluid Mechanics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Fluidmechanik und KI sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns spüren, dass du für das Thema brennst!
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse und Erfahrungen mit OpenCV klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur theoretisches Wissen hat, sondern auch praktisch damit umgehen kann.
Verknüpfe deine Erfahrungen: Wenn du bereits an Projekten in der experimentellen Fluidmechanik oder im Bereich maschinelles Lernen gearbeitet hast, erzähl uns davon! Zeige, wie diese Erfahrungen dich auf die Herausforderungen in unserem Projekt vorbereiten.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich prüfen können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EMPA vorbereitest
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Technologien und Methoden, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, genau anschauen. Verstehe die Grundlagen von Particle Image Velocimetry (PIV) und 3D Lagrangian Particle Tracking (LPT), damit du im Gespräch gezielt darauf eingehen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Programmierkenntnisse in Python, MATLAB oder C++ demonstrieren. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast, um Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Interdisziplinäre Zusammenarbeit betonen
Da die Stelle Teamarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams zu sprechen. Erkläre, wie du mit anderen Fachrichtungen zusammengearbeitet hast und welche Rolle du dabei gespielt hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Sprich über deine Leidenschaft für KI und Fluiddynamik
Zeige dein Interesse an maschinellem Lernen und Fluiddynamik, indem du aktuelle Trends oder Entwicklungen in diesen Bereichen erwähnst. Diskutiere, wie du diese Technologien in zukünftigen Projekten einsetzen möchtest und warum sie für die Forschung wichtig sind.
