Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Algorithmen für Maschinenlernen in der Ingenieurgestaltung.
- Unternehmen: ETH Zürich, führend in Forschung und Entwicklung.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und hervorragende Forschungsinfrastruktur.
- Weitere Informationen: Wachsendes Team mit einzigartigen Entwicklungsmöglichkeiten in einem kreativen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Ingenieurgestaltung mit KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Doktorgrad in Maschinenbau oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Maschinenlernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Das Labor für Intelligenz in Design Engineering und Lernen (IDEAL) im Departement für Maschinen- und Verfahrenstechnik lädt Bewerbungen für eine Postdoktorandenstelle im Bereich Maschinelles Lernen für Ingenieurdienstleistungen unter der Leitung von Prof. Mark Fuge, dem Vorsitzenden für Künstliche Intelligenz im Ingenieurdienst, ein.
Der allgemeine Bereich des Labors umfasst die Untersuchung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen im Kontext von Ingenieurdienstleistungsproblemen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Energieerzeugung, Luft- und Raumfahrt sowie Robotik. Der erfolgreiche Kandidat wird Teil eines wachsenden Forschungsteams und hat eine einzigartige berufliche Entwicklungsmöglichkeit, um die anfänglichen Investitionen in die Laborinfrastruktur zu gestalten und zu leiten.
Projekt Hintergrund: Diese Postdoktorandenstelle würde auf den bisherigen und laufenden Arbeiten des Labors im Kontext von KI-gesteuertem Design, inversen Designs und Optimierung in verschiedenen Anwendungsbereichen aufbauen. Insbesondere entwickeln wir wissenschaftliche Forschungsinfrastrukturen, um die Integration physischer Experimente mit digitalen/AI-gesteuerten Modellen sowie die formale Verifizierung von Softwaresystemen besser zu untersuchen. Dies baut auf unserer bestehenden Arbeit in automatisierter robotergestützter Montage, automatisiertem Design für Montage und Benchmarking innerhalb dieses Bereichs auf, beispielsweise durch unsere EngiBench- und EngiOpt-Bibliotheken. Wir wären auch daran interessiert, neue Arbeiten zur formalen Verifizierung mechanischer Systeme zu entwickeln, beispielsweise durch Autoformalization und Techniken aus der Programm-Analyse oder Synthese.
Diese Position würde helfen, die Vision und wissenschaftliche Richtung für zukünftige Bemühungen in diesem breiten Bereich festzulegen und mit Doktoranden, anderen Post-Docs und wissenschaftlichem Personal (wie Softwareentwicklern aus der ETH Scientific IT Services-Gruppe) zusammenzuarbeiten, um erstklassige und hochwissenschaftliche Forschungsarbeiten und Infrastrukturen zu produzieren. Daher bietet sie einzigartige und fortgeschrittene berufliche Entwicklungsmöglichkeiten sowohl in der Führung als auch im Laborbetrieb, die den Kandidaten gut auf zukünftigen Erfolg als unabhängiger Wissenschaftler vorbereiten.
Aufgaben: Als Postdoktorand können Ihre Verantwortlichkeiten Folgendes umfassen:
- Entwicklung oder Analyse neuartiger Algorithmen für Ingenieurdienstleistungsanwendungen, wie inverses Design, generatives Modellieren, Robotik oder Programm-Analyse/Synthese
- Zusammenarbeit mit Partnern aus Industrie, Wissenschaft und nationalen Laboren, um reale Bedürfnisse in wissenschaftliche oder technische Fragen zu übersetzen
- Unabhängiges Arbeiten oder Zusammenarbeit mit anderem wissenschaftlichen Personal, um unsere Simulations- oder Algorithmus-Pipelines auf fortschrittlicher Recheninfrastruktur, wie Hochleistungsrechnersystemen, bereitzustellen
- Projektmanagement und Koordination der Entwicklungsbemühungen anderer
- Einrichtung der spezialisierten digitalen oder physischen wissenschaftlichen Infrastruktur zur Unterstützung geplanter Experimente, die für Ihren Forschungsschwerpunkt relevant sind
- Aktive Teilnahme an Verbreitungsbemühungen wie der Veröffentlichung wissenschaftlicher Arbeiten, Teilnahme oder Präsentation auf Konferenzen oder Workshops oder anderen wissenschaftlichen Outreach-Aktivitäten
- Gestaltung und Verfassung von Teilen wissenschaftlicher Forschungsanträge zur Unterstützung der Laborbemühungen
- Betreuung von Doktoranden, Master- und/oder Bachelor-Studierenden
- Begrenzte Unterstützung bei Lehrtätigkeiten für relevante Lehrveranstaltungen im allgemeinen Bereich des Labors
Profil: Die folgenden Eigenschaften könnten gut zu der Position passen:
- Sie sollten ein hochmotivierter Forscher mit Fachkenntnissen in einigen der folgenden Bereiche sein: Maschinelles Lernen, Robotik, Computermodellierungen (z.B. CFD, FEA usw.), Fachwissen in Ingenieurproblemen, Vertrautheit mit Hochleistungsrechnerumgebungen oder Softwareengineering/-analyse
- Sie sollten einen Doktortitel in Maschinenbau, Informatik, angewandter Mathematik, Robotik oder verwandten Bereichen haben, mit einer hervorragenden Erfolgsbilanz in Archivzeitschriftenveröffentlichungen, Informatik- oder Robotikkonferenzen oder anderen wettbewerbsfähigen Veranstaltungsorten, die für Ihr Doktoratsforschungsfeld geeignet sind
- Sie sollten über starke Englischkenntnisse verfügen und in der Lage sein, erfolgreich und kooperativ in vielfältigen, multinationalen Teams zu arbeiten
- Bevorzugte Kandidaten verfügen auch über Kenntnisse aktueller Techniken oder Werkzeuge im Bereich Maschinelles Lernen oder HPC, wie relevante Python- oder Julia-Bibliotheken (PyTorch, JAX und ähnliche) und wie man Simulations- oder ML-Codes für die Verbreitung oder Bereitstellung auf verteilten Servern (z.B. Docker, Singularity und Ausführung von Codes auf HPC-Clustern) verpackt
- Kenntnisse (oder frühere Forschung) in Robotik (z.B. ROS, Vorwärts-/Rückwärtskinematik), Fertigung (z.B. additive oder subtraktive Fertigung) oder Computer Vision/Sprachmodellen sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung
- Erfahrung in formaler Verifizierung und Softwareanalyse ist ebenfalls sehr wünschenswert
- Bevorzugte Kandidaten kennen professionelle Softwareentwicklungspraktiken, wie Code-Qualitätsmaßnahmen, verteilte Entwicklungsabläufe (z.B. Verwendung von Git/GitHub), sodass Sie eine Gruppe mit mehreren Mitwirkenden leiten und hohe Qualitätsstandards aufrechterhalten können
Wir ermutigen Kandidaten, sich zu bewerben, auch wenn sie nicht denken, dass sie jeden Punkt oben erfüllen, insbesondere für Kandidaten, die möglicherweise keinen Zugang zu bestimmten Entwicklungsmöglichkeiten hatten. Wir werden mit allen ausgewählten Kandidaten zusammenarbeiten, um gezielte Kompetenzen auf personalisierter Basis zu entwickeln.
Wir bieten: Die Position wird auf befristeter Basis mit einer voraussichtlichen Dauer von etwa zwei Jahren angeboten, mit einer anfänglichen Vertragsdauer von einem Jahr und der Möglichkeit zukünftiger Verlängerungen basierend auf der Leistungsbewertung. Das voraussichtliche Startdatum für die Position ist flexibel, mit einem idealen Startdatum zwischen Mai und Oktober 2027. Das genaue Datum kann jedoch nach gegenseitiger Vereinbarung um mehrere Monate vor- oder zurückverschoben werden, um den Beschäftigungs- oder Abschlussbedürfnissen des ausgewählten Kandidaten gerecht zu werden. Die Position ist als Vollzeitstelle (100%) konzipiert, jedoch können wir Flexibilität sowohl in Bezug auf Zeit als auch auf Ort (Homeoffice-Möglichkeiten von Ihrem Wohnsitz in der Schweiz) anbieten, um die Bedürfnisse und das Wohlbefinden des Einzelnen bestmöglich zu unterstützen. ETH Zürich ist ein familienfreundlicher Arbeitgeber mit ausgezeichneten Arbeitsbedingungen.
Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit. Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, das es jedem ermöglicht, zu wachsen und zu gedeihen. Nachhaltigkeit ist ein Kernwert für uns - wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.
Fragen zur Position richten Sie bitte an Frau Martina Koch, Adm. Assistant.
Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen akzeptieren, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.
Post-doctoral Position in Machine Learning for Engineering Design 100% in Zürich Arbeitgeber: ETH Zurich
Das Max Planck ETH Center for Learning Systems (CLS) bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Doktoranden, die an der Schnittstelle von Wissenschaft und Technologie forschen möchten. Mit einer einzigartigen Kombination aus exzellenter Betreuung durch ETH Zürich und den Max-Planck-Instituten sowie der Möglichkeit eines 12-monatigen Austauschs zwischen verschiedenen Standorten, fördert das CLS nicht nur die akademische Exzellenz, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Fellows. Die vollständig finanzierten Stipendien und die internationale Ausrichtung des Programms schaffen ein inspirierendes Umfeld für innovative Forschung und Zusammenarbeit.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Nutze Ingenieur-Events und Messen
Ingenieurs-Events und Messen sind der perfekte Ort, um persönliche Kontakte zu knüpfen. Schau dir die nächsten Karrieretage oder Fachmessen in deiner Nähe an. Dort kannst du nicht nur potenzielle Arbeitgeber treffen, sondern auch direkt mit Fachleuten plaudern, die dir Insider-Tipps geben können.
✨Schnapp dir Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du noch nicht das passende Vollzeitangebot gefunden hast, lohnt es sich, zunächst Praktika oder Werkstudentenstellen in deinem Wunschunternehmen zu ergattern. Diese Positionen bieten dir nicht nur wertvolle Einblicke, sondern auch die Möglichkeit, nach dem Abschluss übernommen zu werden. Lass uns deine Suche unterstützen, indem du auf unserer Website nach offenen Stellen schaust!
✨Werde Mitglied in Ingenieur-Communities
In vielen Städten gibt es spezielle Ingenieur-Communities oder Foren, wo sich Gleichgesinnte treffen. Dort kannst du nicht nur deinen Horizont erweitern, sondern auch direkt von anderen erfahren, wo die besten Stellen ausgeschrieben sind. Networking ist in unserer Branche Gold wert!
✨Nutze Alumni-Netzwerke
Falls du an einer Hochschule studiert hast, schau mal in deren Alumni-Netzwerk rein. Oft gibt es dort spezielle Jobangebote oder Mentorenschaften, und du kannst von den Erfahrungen früherer Absolventen profitieren. So findest du schnellere einen Fuß in die Tür bei Unternehmen, die dich interessieren!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Post-doctoral Position in Machine Learning for Engineering Design 100% in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten im Fokus:Wenn du dich bei ETH Zurich für die Position als Post-doctoral Position in Machine Learning for Engineering Design 100% bewirbst, stelle sicher, dass dein Lebenslauf deine technischen Fähigkeiten und Projekte klar hervorhebt. Welche Software, Technologien oder Ingenieurmethoden beherrschst du? Achte darauf, relevante Zertifikate oder spezielle Ausbildungen anzugeben!
Praktische Erfahrungen zählen:Ingenieurwesen lebt von praktischen Erfahrungen! Wenn du Praktika oder Projekte hast, in denen du dein Wissen anwenden konntest, führe diese in deinem Lebenslauf auf. Zeige, wie du Probleme gelöst und Ergebnisse erzielt hast – Zahlen und Fakten werden hier sehr geschätzt!
Motivation für das Unternehmen:In deinem Anschreiben solltest du nicht nur deine Qualifikationen betonen, sondern auch, warum du für ETH Zurich arbeiten möchtest. Welche Werte oder Projekte des Unternehmens sprechen dich an? Zeige, dass du nicht nur irgendeinen Job suchst, sondern dass du einen Beitrag zu unserem Team leisten möchtest.
Saubere und klare Struktur:Achte darauf, dass deine Bewerbungsunterlagen klar strukturiert sind. Verwende Absätze und Aufzählungen, um Informationen übersichtlich zu präsentieren. Ein gut gegliedertes Dokument macht es einfacher, deine Qualifikationen auf den ersten Blick zu erkennen und hinterlässt einen professionellen Eindruck.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ETH Zurich vorbereitet
✨Technisches Wissen nachweisen
Im Ingenieurwesen zählt technisches Wissen unglaublich viel, also sei bereit, spezifische technische Fragen zu beantworten. Mach dich mit gängigen Werkzeugen und Software in deinem Bereich vertraut, und stelle sicher, dass du bereit bist, dein Verständnis über Konstruktions- oder Analyseverfahren zu demonstrieren.
✨Einen Projektportfolios präsentieren
Gerade bei einer Vollzeitstelle im Ingenieurwesen erwartet man oft, dass du praktische Erfahrungen vorweisen kannst. Bereite eine Auswahl von Projekten vor, an denen du gearbeitet hast, und erarbeite, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Zeige, wie deine Erfahrungen zu den Anforderungen bei ETH Zurich passen.
✨Zusammenarbeit und Teamarbeit betonen
Ingenieure arbeiten selten alleine. Sei bereit, Beispiele anzuführen, wo du in einem Team gearbeitet hast oder interdisziplinär mit anderen zusammengearbeitet hast. Zeige, wie du deine individuellen Stärken in einer Gruppenarbeit einsetzen konntest und welche Rolle du gespielt hast.
✨Fragen zur praktischen Anwendung stellen
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die alltäglichen Herausforderungen bei ETH Zurich zu erfahren. Frage gezielt nach Projekten oder Initiativen, an denen du beteiligt sein könntest, und wie das Team mit technischen Hürden umgeht. Das zeigt nicht nur dein Interesse, sondern auch deine mentale Vorbereitung auf die Realität des Jobs.
