Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle neue Machine-Learning-Modelle zur Verbesserung des Verständnisses elektronischer Eigenschaften von Materialien.
- Unternehmen: Paul Scherrer Institut, bekannt für innovative Forschung und Zusammenarbeit.
- Vorteile: Training, Publikationsmöglichkeiten in internationalen Zeitschriften und ein vielfältiges Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Kollaborative Umgebung mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und trage zur wissenschaftlichen Gemeinschaft bei.
- Qualifikationen: Master-Abschluss und Erfahrung mit DFT und Python erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 38000 - 55000 € pro Jahr.
Das Paul Scherrer Institut sucht einen Doktoranden im Bereich Machine Learning für die elektronische Struktur von Materialien. Diese Rolle umfasst die Entwicklung neuer Machine-Learning-Modelle, die das Verständnis der elektronischen Eigenschaften von Materialien verbessern. Kandidaten sollten über einen Master-Abschluss und Erfahrung mit DFT und Python sowie weiteren Fähigkeiten verfügen. Diese Position bietet Schulungen und die Möglichkeit, in internationalen Fachzeitschriften zu veröffentlichen, während sie in einer kollaborativen und vielfältigen Umgebung arbeiten.
PhD in Electronic-Structure ML for Materials Arbeitgeber: EURAXESS Czech Republic
Das Paul Scherrer Institut ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und interdisziplinären Umfeld zu arbeiten. Hier profitieren Sie von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, einer offenen und unterstützenden Arbeitskultur sowie der Chance, an bedeutenden Forschungsprojekten teilzunehmen und Ihre Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften zu veröffentlichen. Die Lage des Instituts fördert zudem eine ausgewogene Work-Life-Balance und den Austausch mit Experten aus verschiedenen Bereichen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PhD in Electronic-Structure ML for Materials erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren und deine Fähigkeiten zu präsentieren!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Sprich über deine bisherigen Projekte und wie sie mit der Position in Verbindung stehen. Lass uns gemeinsam deine Erfolge hervorheben!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD in Electronic-Structure ML for Materials mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen mit DFT und Python und wie sie dich auf diese spannende Position vorbereitet haben.
Betone deine Teamfähigkeit!:Da wir in einem kollaborativen Umfeld arbeiten, ist es wichtig, dass du deine Teamarbeit hervorhebst. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
Sei präzise und strukturiert!:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und gut strukturiert ist. Verwende Absätze, um verschiedene Themen zu trennen, und achte darauf, dass du alle geforderten Informationen übersichtlich präsentierst.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle gelangt und du keine wichtigen Schritte verpasst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EURAXESS Czech Republic vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der DFT
Mach dich mit den Grundlagen der Dichtefunktionaltheorie (DFT) vertraut. Sei bereit, spezifische Fragen zu beantworten und deine Erfahrungen damit zu erläutern. Zeige, dass du die Konzepte nicht nur verstehst, sondern auch anwenden kannst.
✨Python-Kenntnisse demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Python-Kenntnisse zu zeigen. Vielleicht gibt es technische Fragen oder sogar eine kleine Programmieraufgabe. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Fähigkeiten klar und präzise präsentieren kannst.
✨Forschung und Publikationen
Informiere dich über aktuelle Forschungsarbeiten im Bereich Machine Learning für Materialien. Wenn du über relevante Publikationen sprichst, zeigst du dein Interesse und Engagement für das Fachgebiet. Das kann dir helfen, einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.
✨Teamarbeit betonen
Da die Position in einem kollaborativen Umfeld ist, sei bereit, Beispiele für deine Teamarbeit zu geben. Erkläre, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast und welche Rolle du dabei gespielt hast. Das zeigt, dass du gut ins Team passt.
