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PhD Student In Autonomous Velocimerty For Fluid Mechanics

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Jobbeschreibung

PhD student in Autonomous Velocimetry for Fluid Mechanics

Über den Job

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.

Doktorand/in in Autonomer Velocimetrie für Strömungsmechanik

Das

Labor für Computational Engineering

in Dübendorf bietet eine Stelle für zwei motivierte Doktorandinnen und Doktoranden an.

Ihre Aufgaben

Die Optimierung der Fahrzeugaerodynamik zur Reduzierung von Verkehrsemissionen, das Verständnis der Übertragung luftgetragener Krankheiten und die Vorhersage klimabedingter Transportphänomene erfordern alle präzise Kenntnisse der Strömungsdynamik. Fortschrittliche experimentelle Methoden wie Particle Image Velocimetry (PIV) und 3D Lagrangian Particle Tracking (LPT) liefern entscheidende Einblicke. In diesem Projekt tragen Sie zur Entwicklung von

KI-gesteuerten Methoden für die experimentelle Strömungsmechanik

bei, mit Fokus auf:
  • Entwurf von

    Multi-Fidelity-Neuronalen Netzen

    für adaptive Strömungsrekonstruktion, die sowohl Echtzeit-Grobdiagnosen als auch hochauflösende Offline-Geschwindigkeitsfeldschätzungen ermöglichen.
  • Entwicklung von

    Reinforcement-Learning-(RL)-Algorithmen

    für ein

    Multi-Agenten-Robotersystem

    , das 3D-Velocimetrie-Messungen autonom optimiert, indem es Kamerapositionen und optische Parameter dynamisch anpasst.
  • Integration des Frameworks in eine

    Digital-Twin-Umgebung

    für Pre-Training und simulationsbasierte Optimierung, die autonome Messkampagnen und Echtzeit-Datenassimilation ermöglicht.
Diese Forschung verbindet

Strömungsmechanik, künstliche Intelligenz und Robotik

, um die Grundlage für die nächste Generation

autonomer experimenteller Diagnostik

in komplexen Strömungsumgebungen zu schaffen.

Ihr Profil

Wir suchen 2 hochmotivierte

Doktorandinnen und Doktoranden

mit starkem analytischem Hintergrund und einem MSc-Abschluss in

Maschinenbau oder Luft- und Raumfahrttechnik, Physik, Computational Science oder einer verwandten Disziplin.

Die Kandidaten sollten folgende Voraussetzungen mitbringen:
  • Solide

    Programmierkenntnisse

    (Python, MATLAB oder C++).
  • Kenntnisse der OpenCV-Bibliothek.
  • Großes Interesse an

    Maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Strömungsdynamik.

  • Fähigkeit,

    selbstständig und im Team

    interdisziplinär zu arbeiten.
  • Ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
  • Erfahrung in

    experimenteller Strömungsmechanik und Computer Vision

    ist von Vorteil.

Unser Angebot

Wir bieten ein

anregendes, multidisziplinäres Forschungsumfeld

im ETH-Bereich mit enger Zusammenarbeit zwischen Empa, ETH Zürich und weiteren internationalen Forschungspartnern. Die Empa stellt

modernste experimentelle und rechnerische Infrastruktur, international wettbewerbsfähige Anstellungsbedingungen

sowie starke Unterstützung für persönliche und berufliche Entwicklung bereit. Die Doktorandinnen und Doktoranden werden je nach akademischer Zugehörigkeit im

Doktoratsprogramm der ETH Zürich / Universität Zürich

eingeschrieben. Die Stelle ist sofort oder nach Vereinbarung verfügbar.

Für weitere Informationen zur Stelle wenden Sie sich bitte an:

Dr. Claudio Mucignat

, Wissenschaftler und Hauptverantwortlicher, oder

Dr. Ivan Lunati

, Leiter des Labors für Computational Engineering.


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

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.

Veröffentlicht am

17-02-2026

Extra Informationen

Status
Offen
Ausbildungsniveau
Hauptschule
Standort
Dübendorf
Jobart
Vollzeitstelle
Führerschein erforderlich?
Nein
Auto erforderlich?
Nein
Motivationsschreiben erforderlich?
Nein
Sprachkenntnisse
Deutsch

Dübendorf | Vollzeitstelle | Hauptschule

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