Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe bahnbrechende Forschung im Bereich maschinelles Lernen für Materialien durch.
- Unternehmen: Paul Scherrer Institut in der Schweiz, bekannt für innovative Forschung.
- Vorteile: Vielfältige Trainingsmöglichkeiten und persönliche Entwicklung in einem unterstützenden Umfeld.
- Weitere Informationen: Bewerbungen sind bis zum 21. Juni 2026 möglich.
- Warum dieser Job: Arbeite an zukunftsweisenden Technologien und beeinflusse die Materialwissenschaften positiv.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in einem verwandten Bereich und Erfahrung in Dichtefunktionaltheorie oder maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Das Paul Scherrer Institut in der Schweiz sucht einen Doktoranden im Bereich Machine Learning für die elektronische Struktur von Materialien. Diese Rolle umfasst Forschung an modernen Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage elektronischer Eigenschaften von Materialien.
Kandidaten sollten einen Master-Abschluss in einem verwandten Bereich und Erfahrung in der Dichtefunktionaltheorie oder im Machine Learning haben. Treten Sie einer kollaborativen Umgebung bei, die Vielfalt und interdisziplinäre Arbeit fördert, mit Möglichkeiten zur Weiterbildung und persönlichen Entwicklung.
Ihre Bewerbung ist bis zum 21. Juni 2026 fällig, einschließlich eines Lebenslaufs und eines Anschreibens.
PhD in Electronic-Structure ML for Materials Arbeitgeber: EURAXESS
Das Paul Scherrer Institut in der Schweiz bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Doktoranden im Bereich der elektronischen Struktur und maschinelles Lernen. Hier profitieren Sie von einer kollaborativen Kultur, die Vielfalt und interdisziplinäre Zusammenarbeit fördert, sowie von umfangreichen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Arbeiten Sie an innovativen Forschungsprojekten und gestalten Sie die Zukunft der Materialwissenschaften mit.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PhD in Electronic-Structure ML for Materials erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits im Paul Scherrer Institut arbeiten oder dort gearbeitet haben. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und vielleicht sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte im Bereich Machine Learning und elektronische Struktur. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Ideen hast, wie du zur Forschung beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du Fragen zur Stelle oder zum Institut hast, zögere nicht, diese direkt zu stellen. Das zeigt dein Interesse und Engagement. Wir sind hier, um dir zu helfen!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung direkt an die richtigen Leute gelangt. Und vergiss nicht, deinen Lebenslauf und dein Motivationsschreiben gut zu gestalten – das ist deine Chance, dich von anderen abzuheben!
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 deinen Lebenslauf einzigartig!:Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, was dich besonders macht. Hebe relevante Projekte oder Praktika hervor, die mit maschinellem Lernen oder Dichtefunktionaltheorie zu tun haben.
Das Anschreiben ist dein Auftritt!:Nutze das Anschreiben, um deine Motivation für die Position und das Paul Scherrer Institute zu zeigen. Erkläre, warum du genau hier forschen möchtest und wie deine Fähigkeiten zur Teamarbeit passen.
Sei präzise und klar!:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und leicht verständlich ist. Vermeide Fachjargon, der nicht notwendig ist, und konzentriere dich darauf, deine Punkte klar zu kommunizieren.
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 vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der elektronischen Struktur
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der elektronischen Struktur und der Dichtefunktionaltheorie vertraut. Sei bereit, spezifische Fragen zu diesen Themen zu beantworten und zeige, dass du die Theorie hinter den maschinellen Lernmodellen verstehst.
✨Präsentiere deine Erfahrungen im maschinellen Lernen
Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten vor, in denen du maschinelles Lernen angewendet hast. Erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit
Das Paul Scherrer Institut legt Wert auf Teamarbeit und Vielfalt. Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in interdisziplinären Projekten zu sprechen und wie du in einem kollaborativen Umfeld arbeiten kannst.
✨Fragen stellen ist wichtig!
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Forschungsprojekte und das Team zu erfahren.
