Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche Simulationsmethoden und arbeite interdisziplinär.
- Unternehmen: PSI Labor für Energiesystemanalyse in Villigen, Schweiz.
- Vorteile: Systematische Ausbildung, Zusammenarbeit mit führenden Forschungsgruppen und Publikationsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Motiviertes Team in einem dynamischen Forschungsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Materialforschung mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Master-Abschluss oder kurz vor dem Abschluss in einem relevanten Bereich, Erfahrung mit DFT und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 38000 - 55000 € pro Jahr.
Das PSI-Labor für Energie-Systemanalyse (LEA) in Villigen, Schweiz, sucht einen hochmotivierten Doktoranden im Bereich der elektronischen Struktur-Maschinenlernen für Materialien. Diese Position umfasst die Mitwirkung an der Entwicklung fortschrittlicher Simulationsmethoden und die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Umfeld.
Der ideale Kandidat verfügt über einen Master-Abschluss (oder steht kurz vor dem Abschluss) in einem relevanten Bereich, praktische Erfahrung mit Dichtefunktionaltheorie (DFT) und Kenntnisse in Python. Die Rolle bietet systematische Schulungen, Zusammenarbeit mit führenden Forschungsgruppen und Möglichkeiten zur Veröffentlichung.
PhD in Electronic-Structure ML for Materials Discovery Arbeitgeber: PSI Laboratory for Energy Systems Analysis (LEA)
Das PSI Labor für Energiesystemanalyse in Villigen, Schweiz, bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Doktoranden, die sich für maschinelles Lernen und Materialwissenschaften begeistern. Hier profitieren Sie von einer interdisziplinären Zusammenarbeit mit führenden Forschungsgruppen, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, an innovativen Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Zukunft der Energieversorgung haben. Unsere offene und unterstützende Unternehmenskultur fördert kreatives Denken und persönliche Entwicklung.
Kontaktdaten:
PSI Laboratory for Energy Systems Analysis (LEA) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PhD in Electronic-Structure ML for Materials Discovery erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Materialwissenschaft und dem maschinellen Lernen in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam herausfinden, wer dir bei deiner Bewerbung helfen kann!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu DFT und Python übst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren, damit du selbstbewusst auftrittst!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Teile deine bisherigen Projekte oder Forschungsergebnisse, die deine Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen und Materialwissenschaften demonstrieren. Lass uns zusammen deine Erfolge hervorheben!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Wir sind hier, um dich durch den Prozess zu unterstützen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD in Electronic-Structure ML for Materials Discovery 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 deiner Leidenschaft für Machine Learning und wie du zur Entwicklung neuer Materialien beitragen möchtest.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Hebe deine praktischen Erfahrungen mit DFT und Python hervor. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die diese Fähigkeiten erforderten, erzähl uns davon! Das zeigt uns, dass du die nötigen Skills mitbringst.
Sei klar und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende Absätze, um verschiedene Themen zu trennen, und achte auf eine klare Sprache. So können wir deine Qualifikationen schnell erfassen!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir sie zügig bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PSI Laboratory for Energy Systems Analysis (LEA) vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der DFT
Mach dich mit den Grundlagen der Dichtefunktionaltheorie (DFT) vertraut. Sei bereit, deine Kenntnisse in diesem Bereich zu demonstrieren und spezifische Anwendungen oder Herausforderungen zu diskutieren, die du während deines Studiums oder deiner bisherigen Erfahrungen begegnet bist.
✨Zeige deine Programmierfähigkeiten
Da Python eine wichtige Voraussetzung ist, solltest du Beispiele für Projekte oder Aufgaben parat haben, bei denen du Python verwendet hast. Überlege dir, wie du deine Programmierkenntnisse in Bezug auf maschinelles Lernen und Materialwissenschaften angewendet hast.
✨Bereite Fragen vor
Überlege dir einige durchdachte Fragen, 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, mit dem du arbeiten würdest.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle eine interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone, wie du in der Vergangenheit mit anderen zusammengearbeitet hast, um Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
