PhD Student In Data-Driven Modeling Of Amorphous Materials Sustainable Catalysis - Studentjob.ch

PhD student in Data-Driven Modeling of Amorphous Materials for Sustainable Catalysis

Empa, Materials Science and Technology

Materialwissenschaft und
-technologie sind unsere Leidenschaft. Mit unserer Spitzenforschung leisten die rund 1.100 Mitarbeitenden der Empa wesentliche Beiträge zum Wohl der Gesellschaft für eine lebenswerte Zukunft. Die Empa ist eine Forschungseinrichtung des ETH-Bereichs.

Unser Labor für Computational Engineering in Dübendorf bietet eine Stelle für zwei motivierte Doktorandinnen und Doktoranden an.

Amorphe Materialien spielen eine Schlüsselrolle in der nachhaltigen Katalyse und Energiewandlung, doch ihre ungeordnete atomare Struktur macht sie schwer erforschbar und vorhersagbar. In diesem vierjährigen SNF-geförderten Projekt entwickeln Sie datengetriebene, multiskalige Simulationsmethoden, die Computersimulationen, maschinelles Lernen und Surrogatmodelle kombinieren, um zu erforschen, wie lokale atomare Strukturen Materialeigenschaften und katalytisches Verhalten beeinflussen. Sie sammeln Erfahrung mit modernsten computergestützten Methoden, tragen zu einem vorhersagenden Verständnis ungeordneter Materialien bei und arbeiten an Anwendungen wie der CO₂-Umwandlung, um nachhaltige chemische Prozesse voranzutreiben.

Neben dem Lernen haben Sie die Möglichkeit, bahnbrechende Entdeckungen mitzugestalten und neues wissenschaftliches Wissen an der Spitze der Materialwissenschaft, des maschinellen Lernens und der Katalyse zu generieren. Dies ist eine spannende Gelegenheit, eine grundlegende wissenschaftliche Herausforderung anzugehen und gleichzeitig Fähigkeiten zu entwickeln, die Ihre Forschungskarriere prägen werden.

Wir suchen 2 hochmotivierte Doktorandinnen und Doktoranden mit starkem analytischem Hintergrund und einem MSc-Abschluss in Physik, Computational Chemistry, Materialwissenschaft, Informatik oder verwandten Disziplinen.

• Ein solides theoretisches Fundament in ihrem Fachgebiet
• Starke Programmierkenntnisse und Erfahrung mit numerischen Methoden.
• Nachgewiesene Erfahrung in maschinellem Lernen und datengetriebener Modellierung.
• Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im interdisziplinären Team zusammenzuarbeiten.
• Ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Erfahrung mit atomistischen Simulationen und Katalyse ist von Vorteil.

Wir bieten ein anregendes, multidisziplinäres Forschungsumfeld innerhalb des ETH-Bereichs, in dem Kommunikation und Interaktion zur Schaffung von Synergien und Entwicklung neuer Ideen hoch geschätzt werden. Doktorandinnen und Doktoranden erhalten Zugang zu modernster Recheninfrastruktur, profitieren von international wettbewerbsfähigen Anstellungsbedingungen und erhalten starke Unterstützung für ihre persönliche und berufliche Entwicklung. Die Doktoranden werden im ETH Zürich Doktoratsprogramm eingeschrieben.

Wir leben eine Kultur der Inklusion und des Respekts. Wir begrüßen alle Menschen, die an innovativen, nachhaltigen und sinnvollen Tätigkeiten interessiert sind.

Wir freuen uns auf Ihre vollständige Online-Bewerbung inklusive Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnissen, Diplomen und Kontaktdaten von zwei Referenzpersonen. Bitte reichen Sie diese ausschließlich über unser Jobportal ein. Bewerbungen per E-Mail und Post werden nicht berücksichtigt.