Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung zur Verbesserung von Erdmodellierung durch und entwickle maschinelles Lernen.
- Unternehmen: Forschungszentrum Jülich, eine der größten Forschungseinrichtungen Europas.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, internationale Konferenzen und umfassende Gesundheitsprogramme.
- Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Team mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv den Wandel in der Klimaforschung und entwickle Lösungen für nachhaltige Ökosysteme.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Mathematik, Informatik oder verwandten Bereichen; Programmierkenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 55000 € pro Jahr.
In den kommenden Jahrzehnten werden der Klimawandel und Veränderungen in der Landnutzung erhebliche Auswirkungen auf die Produktivität terrestrischer Ökosysteme in Bezug auf die von ihnen bereitgestellten Dienstleistungen (Nahrung, Futter, Fasern, Energie) sowie auf die Herausforderungen haben, denen sich die Gesellschaft stellen muss. Am Institut für Bio- und Geowissenschaften – Agrosphäre (IBG-3) entwickeln wir Lösungen zum Schutz der Ökosystemdienstleistungen basierend auf einem verbesserten Verständnis der hydrologischen und biogeochemischen Prozesse in terrestrischen Systemen. Unser Fokus liegt auf landwirtschaftlichen und forstlichen Systemen, die aufgrund des globalen Wandels zunehmend unter Druck geraten. Innovative Beobachtungstechnologien werden mit Laborversuchen und Modellierung kombiniert, um terrestrische Prozesse über verschiedene Skalen hinweg zu untersuchen und vorherzusagen (von der Porenebene über die Feldskala bis zur kontinentalen Skala), wodurch wir zur nachhaltigen Nutzung der natürlichen Ressourcen Wasser, Boden und Atmosphäre beitragen.
Die PhD-Position wird im Rahmen der HDS-LEE Graduiertenschule angeboten. Wir suchen einen hochmotivierten Doktoranden, der unserem weltweit führenden Forschungsprogramm in der Erdmodellierung beitritt und die Erdmodellierung durch eine bessere Zusammenführung von Messdaten und Modellsimulationen verbessert. Dieses PhD-Projekt konzentriert sich darauf, wie wir Schlüsselparameter in Landoberflächen- und Ökosystemmodellen schätzen, die für das Verständnis der Auswirkungen des Klimawandels unerlässlich sind. Die Arbeit umfasst die Überprüfung bestehender Modellierungs- und Modell-Daten-Fusions-Techniken sowie die Entwicklung schneller, maschinenlernbasierter Werkzeuge, die langsame Modellsimulationen ersetzen können. Diese Werkzeuge werden verwendet, um zu testen, wie Modellparameter die Ergebnisse beeinflussen und um die Parameterschätzung effizienter zu gestalten. Das Projekt wird diese neuen Methoden an verschiedenen Standorten und Zeiträumen anwenden und bewerten, sie mit etablierten Ansätzen vergleichen und schließlich ihr Potenzial in einer europaweiten Ökosystem-Neuanalyse demonstrieren. Die Ergebnisse umfassen Open-Source-Software, wissenschaftliche Publikationen und eine Doktorarbeit.
Ihre Aufgaben im Detail:
- Durchführung einer Literaturübersicht über moderne Techniken zur Kombination von Modellen mit Beobachtungsdaten, mit einem Fokus auf innovative Parameter-Test- und Hybrid-Modellierungsansätze.
- Erwerb eines soliden Verständnisses der Landoberflächenmodellierung und des im Projekt verwendeten Landoberflächenmodells.
- Entwicklung vereinfachter, schnell laufender Modell-Surrogate unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens, um sehr zeitintensive Simulationen zu ersetzen.
- Entwurf einer effizienten Trainingsstrategie für diese maschinellen Lernwerkzeuge, wobei vorhandene Modellsimulationen genutzt und aktiv neue Simulationen ausgewählt werden, wo nötig.
- Aufbau und Test eines Modell-„Emulators“, der schnell erkunden kann, wie Änderungen der Modellparameter das Modellverhalten beeinflussen, und Validierung mit unabhängigen Standorten und Zeiträumen.
- Verwendung der neu entwickelten Werkzeuge zur Schätzung wichtiger Ökosystem- und Landoberflächenparameter und Vergleich der Ergebnisse mit bestehenden Modell-Daten-Fusionsmethoden.
- Anwendung der verbesserten Parameterschätzungstechniken in einem größeren Rahmen, um ihr Potenzial für die Ökosystem-Neuanalyse zu demonstrieren.
- Vorbereitung wissenschaftlicher Publikationen und Präsentation der Ergebnisse auf Konferenzen.
- Öffentliche Veröffentlichung der entwickelten Software mit Dokumentation.
Ihr Profil:
- Ein Masterabschluss mit einem starken akademischen Hintergrund in Mathematik, Informatik und Erdwissenschaft/Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (Python, Matlab, R, C++, Julia, …).
- Echtes Interesse an Datenwissenschaft und Erdwissenschaften.
- Gute analytische Fähigkeiten mit einem fundierten Verständnis der Datenauswertung.
- Kenntnisse in numerischer Simulation, beispielsweise mit Landoberflächen- oder hydrologischen Modellen.
- Gute organisatorische Fähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten.
- Effektive Kommunikationsfähigkeiten und Interesse an der Mitarbeit in einem hochinternationalen und interdisziplinären Team.
- Motivation für die akademische Entwicklung, unterstützt durch Bachelor- und Masterzeugnisse sowie zwei Empfehlungsschreiben.
- Berufliche Englischkenntnisse in Wort und Schrift mit umfangreichem Wortschatz sind für die tägliche Kommunikation und professionelle Kontexte erforderlich (mindestens B2-Niveau gemäß dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen), unterstützt durch ein Zertifikat, das das Sprachniveau bestätigt (TOEFL oder gleichwertig oder Befreiung erforderlich).
- Kenntnisse der deutschen Sprache sind von Vorteil.
Unsere Vorteile für Sie:
- Wir arbeiten an den neuesten Themen, die unsere Gesellschaft betreffen, und bieten Ihnen die Möglichkeit, aktiv an der Gestaltung des Wandels mitzuwirken!
- Diese HDS-LEE PhD-Position wird am Forschungszentrum Jülich und der RWTH Aachen angesiedelt sein. Wir bieten ideale Bedingungen für Sie, um Ihren Doktortitel abzuschließen:
- Team & Umgebung: Sie werden in einem motivierten Team mit internationalem und interdisziplinärem Fokus arbeiten – an einer der größten Forschungseinrichtungen in Europa. Ihr Arbeitsplatz befindet sich am Forschungszentrum Jülich (Gruppe von Prof. H. Hendricks-Franssen); ein regelmäßiger Austausch mit der RWTH Aachen (Gruppe von Prof. J. Kowalski) ist geplant.
- Forschung & Infrastruktur: Sie haben Zugang zu hervorragenden wissenschaftlichen und technischen Einrichtungen für Ihre Arbeit. Doktoranden werden ermutigt, an internationalen Konferenzen teilzunehmen, und ein dreimonatiger Forschungsaufenthalt im Ausland mit einem Kooperationspartner ist möglich.
- Teilnahme an unserer Graduiertenschule: Ein einzigartiges HDS-LEE Graduiertenschulprogramm (einschließlich Datenwissenschaftskurse, Soft-Skill-Kurse und jährliche Rückzüge).
- Vernetzung & Austausch: Sie werden an (internationalen) Konferenzen und Projektbesprechungen teilnehmen und aktiv Ihr wissenschaftliches Netzwerk aufbauen.
- Betreuung & Unterstützung: Wir begleiten Ihr Promotionsstudium mit kontinuierlicher, fachlicher Anleitung durch Ihren akademischen Betreuer.
- Work-Life-Balance: Wir bieten flexible Arbeitszeiten, um Ihnen zu helfen, Ihr Berufs- und Privatleben in Einklang zu bringen. Sie haben auch die Möglichkeit, flexibel zu arbeiten (in Bezug auf den Standort), was in der Regel nach Absprache und im Einklang mit bevorstehenden Aufgaben und (vor Ort) Terminen möglich ist.
- Jahresurlaub: Sie erhalten 30 Tage Jahresurlaub.
- Wissen & Entwicklung: Ihre berufliche Entwicklung ist uns wichtig – wir unterstützen Sie gezielt und individuell, z.B. durch Schulungs- und Vernetzungsmöglichkeiten speziell für Doktoranden (JuDocS).
- Gesundheit & Wohlbefinden: Ihre Gesundheit ist uns wichtig. Sie können sich auf ein umfassendes betriebliches Gesundheitsmanagementprogramm mit einer Vielzahl von Optionen freuen, darunter ein Beachvolleyballfeld, Laufgruppen, Yogakurse und vieles mehr. Darüber hinaus stehen Ihnen unser betrieblicher Gesundheitsdienst und ein erfahrenes Sozialberatungsteam vor Ort zur Verfügung.
- Campus-Erlebnis: Unser Forschungscampus auf dem Land schafft ideale Bedingungen für kollegialen Austausch und sportliche Aktivitäten direkt vor Ort. Unsere Cafeteria bietet eine breite Palette von Optionen – Sie können eine entspannende Mittagspause mit Seeblick genießen.
- Erfolgreicher Start: Es ist uns wichtig, dass Sie sich schnell im Team einleben und eine strukturierte Einarbeitung für Ihre Aufgaben erhalten. Wir unterstützen Sie von Anfang an und erleichtern Ihnen den Einstieg mit unseren Welcome Days und dem Welcome Guide.
- Faire Vergütung: Je nach Qualifikation und übertragenen Aufgaben werden Sie nach Entgeltgruppe 13 (75%) des TVöD-Bund eingestuft. Neben dem Grundgehalt gibt es eine zusätzliche Jahresendprämie gemäß dem Tarifvertrag in Höhe von 60%. Alle Informationen zum Tarifvertrag TVöD-Bund finden Sie auf der Website des BMI (Entgelttabelle auf Seite 66 ff. des PDF-Downloads).
- Perspektive: Die Stelle ist zunächst auf 3 Jahre befristet, bietet jedoch die Aussicht auf eine längerfristige Anstellung.
- Unterstützung für internationale Mitarbeiter: Unser International Advisory Service erleichtert internationalen Mitarbeitern den Einstieg.
Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, z.B. in Bezug auf Alter, Geschlecht, Behinderung, sexuelle Orientierung/Identität sowie soziale, ethnische und religiöse Herkunft. Eine vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit Chancengleichheit, in der jeder sein Potenzial entfalten kann, ist uns wichtig.
Arbeitsort: Jülich
Startdatum: Zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Gehalt: Entgeltgruppe 13 (75%) TVöD-Bund
Bewerbungsfrist: Die Stelle wird ausgeschrieben, bis sie erfolgreich besetzt ist.
PhD position - Earth System Science within the HDS-LEE graduate school Arbeitgeber: recruiting.fz-juelich.de - Jobboard
Das Forschungszentrum Jülich bietet Ihnen als PhD-Kandidat im Bereich Earth System Science eine herausragende Arbeitsumgebung, die von internationaler Zusammenarbeit und interdisziplinärem Austausch geprägt ist. Sie profitieren von exzellenten Forschungs- und Infrastruktureinrichtungen, flexiblen Arbeitszeiten sowie umfangreichen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Zudem sorgt ein umfassendes Gesundheitsmanagement für Ihr Wohlbefinden, während Sie an einem inspirierenden Campus in der Natur arbeiten.
Kontaktdaten:
recruiting.fz-juelich.de - Jobboard Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PhD position - Earth System Science within the HDS-LEE graduate school erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder sogar bei der Institution, bei der du dich bewirbst. Oft sind persönliche Empfehlungen Gold wert und können dir einen Fuß in die Tür verschaffen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, als wäre es eine wichtige Prüfung. Informiere dich über aktuelle Projekte und Forschungsschwerpunkte der Institution. Zeige, dass du nicht nur interessiert bist, sondern auch aktiv zur Lösung von Herausforderungen beitragen möchtest.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Fähigkeiten zu demonstrieren! Wenn du die Möglichkeit hast, bringe Beispiele deiner bisherigen Arbeiten oder Projekte mit, die relevant für die Position sind. Das zeigt, dass du nicht nur redest, sondern auch liefern kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht und du alle Vorteile unserer Plattform nutzen kannst. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD position - Earth System Science within the HDS-LEE graduate school mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für diese PhD-Position interessierst. Lass deine Leidenschaft für Erdsystemwissenschaften durchscheinen!
Betone deine Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Mathematik, Programmierung und Datenwissenschaft klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Theorie kennt, sondern auch praktische Erfahrungen mitbringt.
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für das Team bist!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen. Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du alle wichtigen Informationen erhältst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei recruiting.fz-juelich.de - Jobboard vorbereitet
✨Mach dich mit dem Thema vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dich intensiv mit den aktuellen Herausforderungen und Trends in der Erdsystemwissenschaft auseinandersetzen. Lies relevante Fachliteratur und informiere dich über die neuesten Entwicklungen in der Modellierung und Datenfusion. So kannst du im Gespräch gezielt auf dein Wissen eingehen.
✨Präsentiere deine Programmierkenntnisse
Da Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R wichtig sind, bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten demonstrieren. Zeige, wie du diese Sprachen in früheren Projekten eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Modelle zu entwickeln. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Bereite Fragen vor
Zeige dein Interesse an der Position, indem du durchdachte Fragen stellst. Frage nach den spezifischen Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder nach den Methoden, die sie verwenden. Das zeigt, dass du nicht nur an der Stelle interessiert bist, sondern auch aktiv zur Lösung beitragen möchtest.
✨Übe deine Kommunikationsfähigkeiten
Da effektive Kommunikation in einem internationalen Team entscheidend ist, übe, komplexe Konzepte einfach und klar zu erklären. Du könntest dies mit Freunden oder Kollegen tun, um sicherzustellen, dass du deine Ideen verständlich rüberbringst. Das wird dir helfen, im Interview selbstbewusster aufzutreten.