PhD Student (f/m/d) Machine Learning for Modelling Complex Geochemical Systems - 2025/133
PhD Student (f/m/d) Machine Learning for Modelling Complex Geochemical Systems - 2025/133

PhD Student (f/m/d) Machine Learning for Modelling Complex Geochemical Systems - 2025/133

Dresden Vollzeit 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e. V.

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Modelliere komplexe geochemische Systeme mit modernen Machine-Learning-Techniken.
  • Arbeitgeber: Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, ein innovatives Forschungszentrum.
  • Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Arbeite an bedeutenden Herausforderungen der Gesellschaft und nutze cutting-edge Technologien.
  • GewĂĽnschte Qualifikationen: Master in Chemie oder verwandten Bereichen, Erfahrung in Machine Learning und Programmierkenntnisse.
  • Andere Informationen: Dynamisches, internationales Team mit exzellenten Networking-Möglichkeiten.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.

With cutting-edge research in the fields of ENERGY, HEALTH and MATTER, around 1,500 employees from more than 70 nations at Helmholtz‑Zentrum Dresden‑Rossendorf (HZDR) are committed to mastering the great challenges facing society today.

The Institute of Resource Ecology performs research to protect humans and the environment from hazards caused by pollutants resulting from technical processes that produce energy and raw materials.

The Department of Thermodynamics of Actinides is looking for a PhD Student (f/m/d) – Machine Learning for Modelling Complex Geochemical Systems. The job posting is subject to approval of the associated third‑party funded project.

Your tasks

You will help modelling complex geochemical systems, which are typically limited by extremely high computational demands. To break this bottleneck and cut simulation time by orders of magnitude, you will design and implement surrogate models that learn the behavior of full‑physics codes using modern machine‑learning techniques. These surrogates will be tuned for rapid, uncertainty‑aware predictions and integrated into decision‑support tools for deep geological repositories of nuclear waste—one of the most pressing challenges facing modern societies.

Specifically, the tasks are:

  • Identify state‑of‑the‑art machine‑learning (ML) methods that can be applied to geochemical systems in geological contexts
  • Assess these methods for traceability, robustness, and physicochemical correctness
  • Implement and adapt the most promising algorithms to model radionuclide migration in crystalline host rocks
  • Execute proof‑of‑concept ML simulations and perform a risk analysis of the resulting model outputs
  • Present your scientific results at conferences, workshops, and seminars, and publish the work in peer‑reviewed journals
  • Collaborate with project partners at CASUS (HZDR), TUBergakademie Freiberg, and TUDarmstadt

Your profile

  • Completed university studies (Master/Diploma) in the field of Chemistry, Chemical Engineering, Environmental Chemistry, Data Sciences, Geosciences or related field
  • Possess a solid background in geochemical processes (e.g., sorption, speciation, radionuclide transport)
  • Complement the chemical expertise with some experience in machine‑learning or data‑analytics tools
  • High‑level programming skills (Python, R, Julia) to build, test, and optimize models of geochemical systems
  • Interest in large‑scale computational simulations (e.g., reactive transport, sorption processes)
  • Capability to work in a structured, solution‑oriented manner, demonstrating analytical thinking and a strong commitment to project goals
  • Motivation to work collaboratively in an interdisciplinary and international team‑oriented environment
  • Excellent communication skills in English

Our offer

  • A vibrant research community in an open, diverse and international work environment
  • Scientific excellence and extensive professional networking opportunities
  • A structured PhD program with a comprehensive range of continuing education and networking opportunities – more information about the PhD program at the HZDR can be found here
  • Salary and social benefits in accordance with the collective agreement for the public sector (TVöD‑Bund) including 30 days of paid holiday leave, company pension scheme (VBL)
  • We support a good work‑life balance with the possibility of part‑time employment, mobile working and flexible working hours
  • Numerous company health management offerings
  • Employee discounts with well‑known providers via the platform Corporate Benefits
  • An employer subsidy for the \“Deutschland‑Ticket Jobticket\“

We look forward to receiving your application documents (including cover letter, CV, diplomas/transcripts, etc.), which you can submit via our online‑application‑system.

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PhD Student (f/m/d) Machine Learning for Modelling Complex Geochemical Systems - 2025/133 Arbeitgeber: Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e. V.

Das Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine lebendige Forschungsumgebung in einem offenen, vielfältigen und internationalen Arbeitsumfeld bietet. Mit einem strukturierten Promotionsprogramm und umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung unterstützt das HZDR die persönliche und fachliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von attraktiven Sozialleistungen, flexiblen Arbeitszeiten und einem starken Fokus auf Work-Life-Balance, was es zu einem idealen Ort für engagierte Wissenschaftler macht.
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Kontaktperson:

Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e. V. HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: PhD Student (f/m/d) Machine Learning for Modelling Complex Geochemical Systems - 2025/133

✨Tipp Nummer 1

Mach dir eine Liste von Fragen, die du während des Vorstellungsgesprächs stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über das Team und die Projekte zu erfahren.

✨Tipp Nummer 2

Bereite dich darauf vor, deine bisherigen Erfahrungen und Erfolge klar und prägnant zu präsentieren. Nutze Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, um deine Fähigkeiten in der Chemie und im maschinellen Lernen zu demonstrieren.

✨Tipp Nummer 3

Netzwerke mit anderen in deinem Bereich! Besuche Konferenzen oder Workshops, um Kontakte zu knüpfen. Oft ergeben sich so Möglichkeiten, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.

✨Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt ĂĽber unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft fĂĽr die Forschung und das Team zu zeigen!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD Student (f/m/d) Machine Learning for Modelling Complex Geochemical Systems - 2025/133

Maschinenlernen (ML)
Geochemische Prozesse
Datenanalyse
Hochgradige Programmierkenntnisse (Python, R, Julia)
Modellierung geochemischer Systeme
Risikomanagement
Analytisches Denken
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
Erfahrung mit groĂźen computergestĂĽtzten Simulationen

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Hausaufgaben: Bevor du mit dem Schreiben beginnst, schau dir die Stellenanzeige genau an. Verstehe, was wir suchen und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. Das hilft dir, deine Bewerbung gezielt zu gestalten.

Persönlicher Anschreiben: Dein Anschreiben sollte nicht nur eine Wiederholung deines Lebenslaufs sein. Zeig uns, warum du dich für diese Position interessierst und was dich motiviert, bei uns zu arbeiten. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen!

Beweise deine Fähigkeiten: Nutze konkrete Beispiele aus deinem Studium oder bisherigen Projekten, um deine Kenntnisse in Chemie und Machine Learning zu belegen. Zeig uns, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Erfolge du erzielt hast.

Online-Bewerbung nutzen: Vergiss nicht, deine Bewerbung ĂĽber unser Online-Bewerbungssystem einzureichen. Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass nichts verloren geht. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e. V. vorbereitest

✨Mach dich mit den neuesten ML-Methoden vertraut

Informiere dich über die aktuellen Trends und Methoden im Bereich Machine Learning, die speziell auf geochemische Systeme angewendet werden können. Zeige im Interview, dass du die relevanten Techniken kennst und bereit bist, diese in deiner Forschung zu nutzen.

✨Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Programmierung (z.B. Python, R) und im Umgang mit Datenanalysen demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.

✨Zeige deine Teamfähigkeit

Da die Position eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern erfordert, ist es wichtig, deine Fähigkeit zur Teamarbeit zu betonen. Bereite Geschichten vor, die deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams zeigen und wie du zur Erreichung gemeinsamer Ziele beigetragen hast.

✨Kommunikation ist der Schlüssel

Übe, deine wissenschaftlichen Ergebnisse klar und prägnant zu präsentieren. Da du auch auf Konferenzen sprechen wirst, solltest du sicherstellen, dass du deine Ideen verständlich und überzeugend vermitteln kannst. Dies wird dir helfen, einen positiven Eindruck zu hinterlassen.

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    Bewerbungsfrist: 2027-10-24

  • Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e. V.

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    1000 - 1500
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