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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere Fahrzeug-Aerodynamik und entwickle KI-Methoden für experimentelle Fluidmechanik.
- Arbeitgeber: Empa, eine innovative Forschungsinstitution im ETH-Domain.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähige Anstellung, moderne Infrastruktur und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft autonomer Diagnosetechniken in komplexen Strömungsumgebungen.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc in Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik oder verwandten Disziplinen erforderlich.
- Andere Informationen: Multidisziplinäres Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und internationaler Zusammenarbeit.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Materialwissenschaft und Technologie sind unsere Leidenschaft. Mit unserer Spitzenforschung leisten rund 1100 Mitarbeiter bei Empa wesentliche Beiträge zum Wohl der Gesellschaft für eine lebenswert Zukunft. Empa ist eine Forschungseinrichtung des ETH-Bereichs. Das Labor für Computational Engineering in Dübendorf bietet eine Position für zwei motivierte Doktoranden.
Ihre Aufgaben
- Optimierung der Fahrzeug-Aerodynamik zur Reduzierung von Transportemissionen, Verständnis der Übertragung von Luftkrankheiten und Vorhersage klimabedingter Transportphänomene erfordern präzise Kenntnisse der Fluidströmungsdynamik.
- Fortgeschrittene experimentelle Methoden wie Particle Image Velocimetry (PIV) und 3D Lagrangian Particle Tracking (LPT) liefern entscheidende Daten.
- In diesem Projekt werden Sie zur Entwicklung von KI-gesteuerten Methoden für die experimentelle Fluidmechanik beitragen, mit 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 Kamerapositionen und optische Parameter dynamisch 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
- Wir suchen 2 hochmotivierte Doktoranden mit einem starken analytischen Hintergrund und einem MSc-Abschluss in Maschinenbau oder Luft- und Raumfahrttechnik, Physik, Computerwissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet.
- Die Kandidaten sollten über folgende Fähigkeiten verfügen:
- Solide Programmierkenntnisse (Python, MATLAB oder C).
- Kenntnisse der OpenCV-Bibliothek.
- Starkes Interesse an maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Fluiddynamik.
- Fähigkeit, unabhängig und kollaborativ in einem interdisziplinären Team zu arbeiten.
- Exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Erfahrung mit experimenteller Fluidmechanik und Computer Vision ist von Vorteil.
Unser Angebot
- Wir bieten ein stimulierendes multidisziplinäres Forschungsumfeld innerhalb des ETH-Bereichs mit enger Zusammenarbeit zwischen Empa, ETH Zürich und anderen internationalen Forschungspartnern.
- Empa bietet modernste experimentelle und rechnergestützte Infrastruktur, international wettbewerbsfähige Beschäftigungsbedingungen und starke Unterstützung für persönliche und berufliche Entwicklung.
- Der Doktorand wird je nach akademischer Zugehörigkeit im Doktorandenprogramm der ETH Zürich / Universität Zürich eingeschrieben.
- Die Position ist sofort oder nach Vereinbarung verfügbar.
Für weitere Informationen zur Position wenden Sie sich bitte an: Dr. Claudio Mucignat, Wissenschaftler und Hauptforscher, oder Dr. Ivan Lunati, Leiter des Labors für Computational Engineering.
Wir freuen uns auf Ihre vollständige Online-Bewerbung, einschließlich eines Motivationsschreibens, Lebenslaufs, Zertifikaten, Diplomen und Kontaktdaten von zwei Referenzpersonen. Bitte reichen Sie diese ausschließlich über unser Jobportal ein. Bewerbungen per E-Mail und Post werden nicht berücksichtigt.
Patricia Nitzsche Stv. Leiterin Human Resources / Dep. Head Human Resources
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
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder sogar bei Empa sind. Oft erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Stellen oder kann Empfehlungen bekommen, die deine Chancen erhöhen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über die neuesten Entwicklungen in der Fluidmechanik und KI. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Anwendungen im Kopf hast.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Idee hast, wie du zur Forschung bei Empa beitragen kannst, bring sie im Gespräch ein. Das zeigt dein Engagement und deine Kreativität.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Stelle erreicht und du alle geforderten Unterlagen einreichst. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD student in Autonomous Velocimetry for Fluid Mechanics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Motivation klar!: In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt erklären, warum du dich für diese Position interessierst. Zeig uns, was dich an der Forschung im Bereich Fluidmechanik und KI fasziniert und wie du dazu beitragen kannst!
Zeig deine Skills!: 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. Also, lass uns wissen, was du drauf hast!
Teamplayer oder Einzelkämpfer?: Wir legen Wert auf die Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team zu arbeiten. Erzähl uns von deinen Erfahrungen in interdisziplinären Projekten und wie du dich in einem Team einbringst. Das zeigt uns, dass du gut zu uns passt!
Online bewerben, nicht anders!: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unser Jobportal einzureichen. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt. Also, mach es uns leicht und nutze den Online-Weg – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EMPA vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Fähigkeiten in den Bereichen Fluidmechanik, Programmierung und maschinelles Lernen dazu passen. Bereite Beispiele vor, die deine Erfahrungen in diesen Bereichen verdeutlichen.
✨Praktische Kenntnisse zeigen
Da die Position stark auf experimenteller Fluidmechanik basiert, sei bereit, über deine praktischen Erfahrungen zu sprechen. Wenn du bereits mit Methoden wie PIV oder LPT gearbeitet hast, bringe konkrete Beispiele mit, um deine Kenntnisse zu untermauern.
✨Teamarbeit betonen
Die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten, ist entscheidend. Bereite Geschichten vor, die zeigen, wie du erfolgreich in interdisziplinären Teams gearbeitet hast. Dies könnte Projekte aus deinem Studium oder vorherige Praktika umfassen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und der Institution. Du könntest nach den aktuellen Projekten im Labor für Computational Engineering fragen oder wie die Zusammenarbeit mit ETH Zürich aussieht.
