PhD on Hydrological model-data interaction and machine learning for headwater catchment analyses

PhD on Hydrological model-data interaction and machine learning for headwater catchment analyses

Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
The Biozentrum, University of Basel

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Modelle zur Analyse von Wasserhaushalten und nutze maschinelles Lernen.
  • Unternehmen: Führende Forschungseinrichtung im Bereich Hydrologie mit Fokus auf Umweltwissenschaften.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, Zugang zu Forschungsressourcen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen in der Umweltforschung.
  • Warum dieser Job: Trage zur Bekämpfung des Klimawandels bei und gewinne wertvolle Erkenntnisse für die Wissenschaft.
  • Qualifikationen: MSc in Hydrologie, Hydrogeologie oder verwandten Bereichen; Python-Kenntnisse erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Dieses Projekt wird multi-fidelity Modellierungsansätze für Headwatersysteme vorantreiben und neue Erkenntnisse über die Wechselwirkungen zwischen Grundwasser und Oberflächenwasser liefern. Eine zentrale Herausforderung bei hydrologischen Analysen von Headwater-Einzugsgebieten besteht darin, deren hydrologische Funktionsweise zu charakterisieren und vorherzusagen, was grundlegend mit der Tatsache zusammenhängt, dass die Mehrheit von ihnen unüberwacht ist und ihre hydraulischen Parameter unbekannt sind. Das Ziel dieses PhD-Projekts ist es, diese Lücke zu schließen und datengestützte, maschinelles Lernen-basierte Ansätze zu entwickeln, um die maßgeblichen hydraulischen Parameter von Headwater-Einzugsgebieten zu identifizieren, deren Strom- und Grundwasserabflüsse vorherzusagen und ihre Anfälligkeit für extreme hydrometeorologische Bedingungen anhand von Storyline-Ansätzen zu verstehen.

Sie werden insbesondere:

  • Zur Entwicklung der multi-fidelity Modellierungsplattform HydroModPy beitragen
  • Maschinenlern-basierte Ansätze implementieren, um hydraulische Eigenschaften in den Headwater-Einzugsgebieten Europas zu schätzen
  • Hydrologische Validierungsansätze zur Identifizierung von Eigenschaften von Headwater-Einzugsgebieten bewerten
  • Hybrid-Modellierungsansätze implementieren, um das hydrologische Verhalten von ungemessenen Headwater-Einzugsgebieten unter Verwendung von Klimastorylines vorherzusagen

Die Ergebnisse dieses Projekts werden sowohl der wissenschaftlichen Gemeinschaft als auch Praktikern zugutekommen, indem sie die Bewertung und Vorhersage der hydrologischen Reaktionen auf den Klimawandel verbessern.

Ihr Profil:

  • MSc in Hydrologie, Hydrogeologie, Daten-/Informatik oder einem verwandten Bereich
  • Starkes Interesse an der Analyse von Umweltdaten und/oder numerischer Modellierung
  • Kenntnisse in Python-Programmierung
  • Fließende und ausgezeichnete Schreibfähigkeiten in Englisch, mit starkem Interesse an wissenschaftlicher und öffentlicher Kommunikation

PhD on Hydrological model-data interaction and machine learning for headwater catchment analyses Arbeitgeber: The Biozentrum, University of Basel

Unser Unternehmen bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, die sich auf innovative Forschung im Bereich der Hydrologie konzentriert. Wir fördern eine offene und kollaborative Kultur, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf den Umgang mit den Herausforderungen des Klimawandels haben. Zudem profitieren unsere Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten und einem engagierten Team, das den Austausch von Ideen und Wissen schätzt.

The Biozentrum, University of Basel

Kontaktdaten:

The Biozentrum, University of Basel Recruiting-Team

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Wir sind der Meinung, dass Sie so PhD on Hydrological model-data interaction and machine learning for headwater catchment analyses erhalten könnten

Branchenevents besuchen

Schau dir lokale oder nationale Veranstaltungen in den Geowissenschaften an, wie Konferenzen oder Workshops. Diese Events sind perfekte Gelegenheiten, um mit Fachleuten in Kontakt zu treten und über mögliche Vollzeitstellen bei Firmen wie The Biozentrum, University of Basel zu erfahren.

Forschung und Netzwerke nutzen

Beteilige dich an speziellen Communities und Netzwerken, die sich auf Geowissenschaften konzentrieren, wie beispielsweise das Deutsche Geowissenschaftliche Gesellschaft. Hier kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und mögliche Jobangebote entdecken.

Praktische Erfahrung sammeln

Falls du noch nicht hast, überlege dir, Praktika oder Projekte in verwandten Bereichen zu suchen, um deine Fähigkeiten zu erweitern. Das gibt dir nicht nur Einblick in die Branche, sondern hilft dir auch, deinen Lebenslauf zu stärken und somit bei The Biozentrum, University of Basel herauszustechen.

Unser Netzwerk nutzen

Vergiss nicht, dich auch über unsere Plattform bei The Biozentrum, University of Basel zu bewerben! Wir bieten oft spannende Stellen in den Geowissenschaften an und direkt über unsere Webseite kannst du deine Chancen auf eine Vollzeitstelle erheblich steigern. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD on Hydrological model-data interaction and machine learning for headwater catchment analyses mit Bravour zu bestehen

Hydrologische Modellierung
Datenanalyse
Maschinelles Lernen
Python-Programmierung
Numerische Modellierung
Hydrogeologie
Umweltwissenschaften

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verbindung zu geowissenschaftlichen Projekten zeigen:In deinem Lebenslauf sollten alle relevanten Studien und Projekte hervorgehoben werden, die deine Kenntnisse in den Geowissenschaften zeigen. Wenn du bereits an Feldstudien oder Laborarbeiten beteiligt warst, pack das unbedingt in deine Bewerbung – das zeigt dein praktisches Verständnis und deine Erfahrung in diesem Bereich.

Hervorhebung spezifischer Fähigkeiten:Achte darauf, dass du Fähigkeiten wie GIS-Kenntnisse oder Datenanalyse in deinem Lebenslauf oder Anschreiben deutlich machst. Diese sind in den Geowissenschaften besonders wichtig, und wenn du entsprechende Software beherrschst, solltest du das auf jeden Fall betonen.

Motivation und Engagement im Anschreiben:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, solltest du in deinem Anschreiben besonders darauf eingehen, warum du für The Biozentrum, University of Basel arbeiten möchtest. Zeig dein Engagement für das Fachgebiet und was du im Rahmen deiner Karriere in den Geowissenschaften erreichen willst. Unternehmen suchen oft nach motivierten Bewerbern, die bereit sind, sich den Herausforderungen der Branche zu stellen.

Referenzen und Zertifikate beilegen:Falls du über relevante Zertifikate oder Auszeichnungen in den Geowissenschaften verfügst, vergiss nicht, diese in deiner Bewerbung zu erwähnen. Das können Dinge wie Praktika oder spezielle Kurse sein, die deine Qualifikationen untermauern. Referenzen von Professoren oder vorherigen Arbeitgebern können ebenfalls einen positiven Eindruck hinterlassen.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei The Biozentrum, University of Basel vorbereitet

Kenntnisse in Geowissenschaften zeigen

Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu geowissenschaftlichen Themen zu beantworten, wie z.B. Geodynamik oder Klimaforschung. Überlege dir auch aktuelle Trends und Technologien in deinem Bereich, die du mit The Biozentrum, University of Basel teilen kannst.

Praktische Fähigkeiten präsentieren

Wenn du Erfahrungen mit Software wie ArcGIS oder MATLAB hast, bringe Beispiele aus deinen bisherigen Projekten mit. Zeige, wie du diese Tools genutzt hast, um Probleme zu lösen oder Analysen durchzuführen.

Teamarbeit betonen

In groß angelegten geowissenschaftlichen Projekten ist Teamarbeit oft zentral. Bereite dir Beispiele vor, wo du in Teams gearbeitet hast – insbesondere, wie du zur Lösungsfindung beigetragen hast und mit verschiedenen Disziplinen interagiert hast.

Vorbereitung auf praktische Szenarien

Sei bereit, auch auf fachspezifische praktische Aufgaben zu reagieren. Möglicherweise musst du eine Probennahme simulieren oder Datenanalyse direkt vor Ort präsentieren – denke darüber nach, wie du dein praktisches Wissen unter Beweis stellen kannst.