Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Methoden zur Stärkung der Resilienz von Stromsystemen über verschiedene Zeiträume.
- Unternehmen: EPFL, eine der dynamischsten Universitäten Europas mit internationalem Flair.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, internationale Forschungsumgebung und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Interdisziplinäres Umfeld mit vielen Kooperationsmöglichkeiten und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten, die echte Auswirkungen auf die Energieversorgung haben.
- Qualifikationen: PhD in verwandten Bereichen und starke Kenntnisse in maschinellem Lernen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 CHF pro Jahr.
EPFL, das Schweizerische Bundesinstitut für Technologie in Lausanne, ist einer der dynamischsten Universitätsstandorte in Europa und gehört zu den 20 besten Universitäten weltweit. Die EPFL beschäftigt mehr als 6.500 Personen, die die drei Hauptmissionen der Institutionen unterstützen: Bildung, Forschung und Innovation. Der EPFL-Campus bietet ein außergewöhnliches Arbeitsumfeld im Herzen einer Gemeinschaft von mehr als 18.500 Menschen, darunter über 14.000 Studierende und 4.000 Forschende aus mehr als 120 verschiedenen Ländern.
Die Intelligent Maintenance and Operations Systems (IMOS) Lab an der EPFL sucht einen motivierten und kreativen Postdoktoranden im Bereich Physics-Grounded Agentic AI für die Resilienz von Stromsystemen über verschiedene Zeiträume (100%, in Lausanne, befristet), der im Dezember 2026 oder nach Vereinbarung beginnt.
PROJEKTBESCHREIBUNG
Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von KI-Methoden, die die Resilienz von Stromsystemen bei langfristiger Infrastrukturplanung, operativen Entscheidungsprozessen und Reaktionen auf Störungen stärken. Die Forschung wird untersuchen, wie Infrastrukturinvestitionen und adaptive Betriebsstrategien gemeinsam kritische Dienstleistungen unter unsicheren Störungen, sich ändernden Betriebsbedingungen und Komponenten- oder Kommunikationsausfällen aufrechterhalten können.
Das Projekt kombiniert agentische KI mit physik-informiertem Lernen, Graph-Neuronalen-Netzwerken (GNNs) und Multi-Agenten-Verstärkungslernen (MARL). Physik-informierte Graphmodelle werden Netzwerkinteraktionen darstellen und die Bewertung des Verhaltens des Netzes über sich ändernde Topologien und Betriebsbedingungen unterstützen. MARL ermöglicht die Koordination verteilter Ressourcen, einschließlich Speicherung, Erzeugung und flexibler Nachfrage, unter teilweiser Beobachtbarkeit und Kommunikationsbeschränkungen. Agentische KI-Systeme unterstützen strukturiertes Denken, indem sie Störungsszenarien formulieren und untersuchen, Simulations- und Optimierungstools koordinieren und vorgeschlagene Interventionen bewerten.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von Planung und Betrieb: das Verständnis, wie adaptive operationale Fähigkeiten den Wert von Investitionen in Netzverstärkung, Härtung, Speicherung und Flexibilität beeinflussen, und wie Planungsentscheidungen die während Störungen verfügbaren Optionen bestimmen. Vertrauenswürdigkeit wird zentral sein, einschließlich Unsicherheitsquantifizierung, physikalischer Verifizierung vorgeschlagener Maßnahmen, transparenter Entscheidungsunterstützung und Robustheit gegenüber zuvor unbekannten Bedingungen.
Der genaue Forschungsschwerpunkt wird gemeinsam mit dem erfolgreichen Kandidaten entwickelt, basierend auf dessen Fachwissen und den Forschungskompetenzen des Labors.
ARBEITSUMFELD
Die EPFL bietet ein außergewöhnliches internationales Forschungsumfeld mit wettbewerbsfähigen Gehältern. Das IMOS-Labor bietet ein hochmotivierendes, interdisziplinäres wissenschaftliches Umfeld mit Möglichkeiten zur Interaktion über Projekte und Forscher hinweg und pflegt ein umfangreiches Netzwerk von Kooperationen mit industriellen Partnern und führenden internationalen Universitäten.
Der erfolgreiche Kandidat wird die Möglichkeit haben, ein unabhängiges Forschungsprofil zu entwickeln, zur Doktorandenbetreuung beizutragen und an methodischen Fortschritten sowie Anwendungen im Bereich der Stromsysteme zusammenzuarbeiten.
KANDIDATENPROFIL
Wir suchen einen Kandidaten mit einem starken analytischen Hintergrund und einem PhD, der abgeschlossen oder kurz vor dem Abschluss steht, in Elektrotechnik, Informatik, Regelungstechnik, angewandter Mathematik, Operations Research oder einem verwandten Bereich. Sie sollten über eine solide Grundlage in maschinellem Lernen oder Optimierung, starke Programmierkenntnisse und die nachgewiesene Fähigkeit verfügen, rigorose, unabhängige Forschung durchzuführen.
Starke Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen sind erforderlich, mit nachgewiesener Forschungserfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
- Agentic AI, Grundmodelle oder modellbasiertes Denken.
- Graph-Neuronale-Netzwerke, physik-informiertes Lernen oder hybride Modellierung.
- Multi-Agenten-Verstärkungslernen, eingeschränktes Lernen oder entscheidungsbasiertes Lernen unter Unsicherheit.
Erfahrung in der Modellierung, Planung, dem Betrieb oder der Resilienz von Stromsystemen ist ein starkes Asset. Kandidaten mit einem starken ML-Hintergrund und einer klaren Motivation zur Entwicklung von Methoden für Anwendungen im Stromsystem sind eingeladen, sich zu bewerben.
Wir erwarten, dass der Kandidat selbstmotiviert, kooperativ und kreativ ist, mit starken Problemlösungsfähigkeiten und unkonventionellem Denken. Ein professionelles Englisch in Wort und Schrift ist zwingend erforderlich.
Postdoctoral Researcher in Physics-Grounded Agentic AI for Power-System Resilience Across Timescales Arbeitgeber: EPFL
Die EPFL ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine dynamische und interdisziplinäre Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Forschung im Mittelpunkt stehen. Mit über 6'500 Mitarbeitenden und einer internationalen Gemeinschaft von mehr als 17'000 Personen, darunter 12'500 Studierende und 4'000 Forschende, fördert die EPFL nicht nur die persönliche und berufliche Weiterentwicklung, sondern bietet auch die Möglichkeit, an wegweisenden Projekten wie dem Materials Centre for Advanced Separations (MCAS) mitzuarbeiten. Die einzigartige Lage in Lausanne und die enge Zusammenarbeit mit führenden Institutionen machen die EPFL zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die einen bedeutenden Beitrag zur Wissenschaft und Technologie leisten möchten.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Postdoctoral Researcher in Physics-Grounded Agentic AI for Power-System Resilience Across Timescales erhalten könntest
✨Treffe die Datenbank-Profis!
Schau dich in lokalen Tech-Meetups und Datenbank-Veranstaltungen um! Dort triffst du Gleichgesinnte und kannst Gas geben bei Networking. So erhöhst du deine Chancen, mit einem Mitarbeiter von EPFL ins Gespräch zu kommen und vielleicht sogar einen Insider-Tipp für die Stelle als Postdoctoral Researcher in Physics-Grounded Agentic AI for Power-System Resilience Across Timescales zu kriegen.
✨Zeig, was du kannst!
Wenn du noch ein paar Projekte im Petto hast, die deine Datenbank-Skills zeigen, gönn dir einen Github-Account oder erstelle eine kleine Webseite. So kannst du potenziellen Arbeitgebern wie EPFL direkt zeigen, was du drauf hast. Vergiss nicht, deine Projekte in deinem Bewerbungsprozess zu erwähnen!
✨Nutze die Hochschulressourcen!
Falls du noch an einer Hochschule bist oder frischer Absolvent, schau mal, welche Karrieremessen oder Recruitings sie organisieren. Oft kommen Firmen wie EPFL direkt zu den Unis, um Talente für befristete Stellen als Postdoctoral Researcher in Physics-Grounded Agentic AI for Power-System Resilience Across Timescales zu finden. Das ist eine super Gelegenheit, um dich direkt zu präsentieren!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wir von StudySmarter empfehlen, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So bist du sicher, dass deine Unterlagen direkt beim richtigen Team von EPFL landen. Sei schnell, die besten befristeten Stellen gehen oft rasch weg!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Postdoctoral Researcher in Physics-Grounded Agentic AI for Power-System Resilience Across Timescales mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig din technische Fähigkeiten:Für e Stelle im Bereich Datenbanken isch es wichtig, dass du dini technischen Fähigkeiten schön präsentierst. Nenn spezifische Datenbank-Technologien, die du beherrschst, wie MySQL oder PostgreSQL, und vergiss nöd, relevante Projekte oder Praktika, wo du die Fähigkeite i de Praxis zeiged hesch, mit i-zubringä.
Erhüüt din Lebenslauf für Datenbanken:Wänn's um dien Lebenslauf geit, fokussier dich uf wichtige Informationen wie dein Studiengang, spezifische Kurse über Datenbanken und eventuell, ob du schon Zertifizierungen in dem Gebiet hesch. Das zeigt, dass du dich aktiv mit dem Thema beschäftigt hesch und subito uf die Anfordrung vom Job einge schaffet hesch.
Motivation ist der Schlüssel:In dr Bewerbungsbrief, erklär uns, warum du di für die befristete Stelle interessierst. Was för mol bist du motiviert, in dem Bereich zu arbeiten? Betone, was du lernen und wie du dich entwickeln möchtisch, denn das ist für befristeti Stellen wichtig, wo schnell Resultate längt werden.
Schick din Bewerbung direkt uf üserer Website:Mir empfäle dir, dini Bewerbung direkt über üsi Website einzureichen. Das macht's für üs einfacher, dini Unterlagen z'bewerten und du bisch sicher, dass alles richtig ankommt. Mach ä Schritt und bewirb dich jetzt für die spannende Möglichkeit bi EPFL als Postdoctoral Researcher in Physics-Grounded Agentic AI for Power-System Resilience Across Timescales!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPFL vorbereitet
✨Mach dich mit den Tools vertraut
Wenn du ins Interview für die Datenbankposition gehst, solltest du die gängigen Tools und Technologien im Bereich Datenbanken kennen. Sei bereit, Fragen zu SQL und NoSQL, sowie zu spezifischen Plattformen wie MySQL oder MongoDB zu beantworten. Zeig, dass du die Skills hast, die benötigt werden, um die Daten effizient zu managen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, wollen die interviewenden Personen bestimmt wissen, was du schnell beisteuern kannst. Bereite einige konkrete Beispiele aus vergangenen Projekten vor, wo du Datenbanken effektiv genutzt hast. Zeig, wie du Probleme gelöst hast und welche Resultate du erzielt hast.
✨Fragen zur Datenbankarchitektur
Erwarte technische Fragen zur Datenbankarchitektur und zu Optimierungsstrategien. Sei bereit, deine Kenntnisse in Normalisierung und der Gestaltung effizienter Abfragen zu demonstrieren. Wenn du hier glänzen kannst, zeigst du, dass du die Herausforderungen der Position bestens bewältigen kannst.
✨Flexibilität und Lernbereitschaft
In befristeten Anstellungen ist es wichtig, dass man sich schnell anpassen kann. Bereite dich darauf vor, flexibel zu zeigen und dass du bereit bist, Neues zu lernen. Stell sicher, dass du während dem Interview auch das aufzeigst, was dich motiviert, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten.
