苏黎世瑞士联邦理工学院博士和博士后职位

苏黎世瑞士联邦理工学院博士和博士后职位，在这篇文章中，我们的清大紫荆博士后网团队列出了瑞士苏黎世联邦理工学院（称为苏黎世ETH）的所有可用博士和博士后（职位）。我们将定期更新这些职位空缺。

苏黎世瑞士联邦理工学院
瑞士联邦理工学院是一所位于瑞士苏黎世市的公立研究型大学。它成立于1855年，成为欧洲最大和最负盛名的机构之一。它非常注重研究和教学，每年有超过 17,000 名学生入学。
瑞士联邦理工学院位于欧洲中心，与德国、意大利和法国国家接壤。虽然住在瑞士不是很便宜，但学生和研究人员的工资足够高，使他们能够过上高质量的生活。

在瑞士联邦研究所提供全额资助的博士和博士后职位
瑞士联邦理工学院（ETHZ）全额资助的博士职位
在这里，您可以找到瑞士联邦理工学院最新的博士职位列表。应该指出的是，这些职位是全额资助的博士职位。

职称：纳米磁机器人领域的博士生（瑞士联邦理工学院博士）
位置：介观系统实验室
职位类型：100%，苏黎世，定期
限期：打开直到填充
职位描述：
位于Paul Scherrer研究所（PSI）的介观系统实验室是苏黎世联邦理工学院和Paul Scherrer研究所的联合实验室，Paul Scherrer研究所是瑞士最大的自然和工程科学研究中心。目前的研究重点是利用Paul Scherrer研究所的洁净室和大型设施，在介观尺度上研究新型磁性系统，并促进与材料系（苏黎世联邦理工学院）的协同作用。我们想聘请纳米磁机器人领域的博士生。
职位描述
您将负责创建新颖的微型机器人，其中包含可以在磁场中致动的纳米磁铁。微型机器人将使用洁净室工艺制造，其行为将使用专用光学显微镜进行跟踪。此外，您将开发新方法来控制机器人在不同环境中的运动，并演示不同的多学科应用。您将在苏黎世联邦理工学院材料系和保罗谢勒研究所的介观系统联合实验室工作。
您的个人资料
您拥有物理学，材料科学，机械工程或相关领域的硕士学位，并喜欢实际工作。磁性和纳米制造的知识是有益的。作为一名热情的研究人员，您喜欢团队合作，并且对不同实验室之间的工作有灵活的方法。

标题：生物肌肉致动器的机器学习定向设计博士职位（瑞士联邦理工学院博士）
位置：SNF Sinergia财团
职位类型：100%，苏黎世
限期：打开直到填充
职位描述：
我们正在寻找有兴趣在计算建模和生物工程界面攻读博士学位的个人。您将加入一个致力于软机器人下一个前沿的小组：生物混合机器人。我们专注于工程骨骼和心肌组织，以生长功能性并可用作执行器的生物肌肉。这些生物混合系统还为肌肉和神经再生、医疗植入物和假肢等生物医学主题提供了重要的见解。
然而，该领域目前受到工程肌肉组织生物制造的时间和资源密集型试错方法的阻碍。因此，您将作为我们生物杂交团队不可或缺的一部分，利用机器学习和计算建模的力量来简化工程肌肉设计，并通过计算捕获生物制造参数与收缩肌肉结构的最终功能之间的复杂相互作用。
职位描述
您将加入SNF Sinergia联盟的工作，该联盟专注于功能性3D骨骼肌组织的机器学习设计和生物造影。该联盟由瑞士和德国的4个研究小组组成，在细胞生物学，肌肉组织工程和体积3D打印技术方面拥有专业知识。我们小组的专业知识适合项目的计算建模以及组织和机械工程方面。因此，研究本质上将是协作和跨学科的。你的角色主要是计算，但也将涉及一定程度的生物制造和实验室工作。
除了Sinergia联盟，您还将支持苏黎世联邦理工学院ALIVE倡议的努力，该倡议旨在阐明和应用生命系统的设计原则，作为未来可持续，智能和弹性材料和技术的基础。我们的方法包括研究自然系统并开发从纳米到宏观和结构尺度的跨尺度桥接的生物混合或仿生合成系统。软机器人实验室是ALIVE生物混合项目流的一个组成部分。
您的博士论文的输出将高度相关，作为工程肌肉组织的定向设计的演示，对生物混合机器人领域以及整个生物医学界产生影响。
您的个人资料
• 我们正在寻找一个积极主动的杰出人才，他渴望不断考虑不同领域的观点，并努力将计算建模和机器学习的力量带入生物制造。
• 我们特别重视日常科学工作中的努力、毅力和好奇心。
• 理想情况下，您在计算建模和机器学习方面具有强大的背景，对学习生物制造技术的关键方面以及处理和理解肌肉生物工程的挑战有浓厚的兴趣。
• 您应该具有计算机科学或工程背景，拥有机械、电气、生物医学工程、生物工程、计算机科学、应用物理学或相关领域的硕士学位。

标题：肌肉骨骼机器人的可微分模拟和机器学习博士职位（瑞士联邦理工学院博士）
位置：软机器人实验室
职位类型：100%，苏黎世，定期
限期：打开直到填充
职位描述：
在软机器人实验室，我们为电液肌肉骨骼机器人的计算设计优化提供全额资助的博士职位。我们的研究小组创造了人造肌肉，并将它们连接到带有韧带和肌腱的刚性骨骼上，以创建适应性强的复杂机器人系统。为了实现设计优化，我们首先需要对由新的静电/电液人造肌肉驱动的机器人进行物理验证仿真。然后，我们将此模拟应用于优化设置中，例如，在多变量多目标协同优化设置中的形状和控制。因此，我们考虑从第一原理开始，为这个应用实现可微解器，然后开发一个深度学习代理，以实现更快的、潜在的实时计算。

职位描述
这个博士职位将主要集中在模拟和计算方面，而大多数硬件组件是由软机器人实验室的同事制造和构建的。模拟到现实验证需要通过候选人应该能够设计和使用的实验设置来执行。对动手使用机器人系统并在机器人上验证现实世界中的模拟的强烈兴趣是可取的。
作为一名博士生，您将开发和发布新的软件框架及其物理验证。您将定期在国际机器人和机器学习会议上展示您的工作。您的职责还包括指导学士和硕士生的论文工作，支持软机器人实验室教授研究生课程以及准备拨款提案。

您的个人资料
您对针对特定功能要求的机器人优化感兴趣，并有动力独立探索各个研究领域，以结合他们的知识来实现这一目标。您对新技术感到好奇，并了解新的肌肉执行器类型并了解其内部工作原理。您坚持应对整个项目中面临的挑战，并且可以在实验无法提供预期结果时快速适应。您是一位勤奋的员工，致力于发表新的见解，并通过将您的发现传达给较小的研究人员社区以及更广泛的公众受众来领导研究界向前发展。
您具有数值模拟，计算建模和形状优化方面的背景知识。理想情况下，您以前使用过机器人和（可微分）模拟，具有测试机器人性能的实践经验，并与模拟结果相匹配。机器学习知识，特别是在用于科学计算的深度学习领域，可能是有益的。需要熟练的英语沟通技巧。
您应该具有计算机科学或工程背景，具有计算机科学、机械或电气工程、计算工程、应用物理学或相关领域的理学士和硕士学位。你的学习成绩非常出色。

职称：极端环境地球生物学和微生物学博士（瑞士联邦理工学院博士）
位置：地球科学系地球生物学组
职位类型：100%，苏黎世，定期
限期：打开直到填充
职位描述：
地球科学系地球生物学小组使用受系统生物学，系统发育学和数据科学启发的方法研究生命和地球的共同进化，并提供地球生物学和极端环境微生物学的博士学位。
职位描述
博士项目将研究地震活动和氧化应激如何影响地下微生物和病毒群落。对于这个职位，您在地球生物学，环境微生物学和/或计算生物学（或相关学科）方面具有很强的背景，并且对微生物进化和极端环境感兴趣。该项目包括实验和计算组件，包括微生物富集实验，贝德雷托地下实验室深层生命天文台的地下现场实验以及宏基因组/宏转录组/宏蛋白质组学分析。
工资和一般工作条件将与ETH标准一致。
您的个人资料
您应该：
• 对地球生物学，微生物学和数据科学有浓厚的研究兴趣
• 需要具备编程语言（例如python，R）的经验
• 有宏基因组分析或实验微生物学经验是有需要的
• 持有相关领域的硕士学位
• 英语流利

在苏黎世的瑞士联邦理工学院开设博士后职位
在这里，您可以找到瑞士苏黎世的瑞士联邦理工学院所有可用的博士后职位，截止日期为截止日期。我们会定期更新。因此，也许下次您会找到匹配的位置。
职称：地震地震学博士后
位置：苏黎世联邦理工学院地球物理研究所
职位类型：100%，苏黎世，定期
限期：打开直到填充
职位描述：
我们正在寻找一位热情的博士后研究人员来研究和模拟具有超高频地震波场的地震过程和地震灾害。该职位是与苏黎世联邦理工学院地球物理研究所、瑞士地震局（SED）和瑞士数据科学中心（SDSC）联合项目的一部分。

项目背景
地震是人类面临的最致命的自然灾害之一，地震风险是发展深层地热发电厂的主要障碍，这是清洁能源转型所必需的。为了促进对地震过程和地震危害的理解，我们需要了解并能够模拟自然地震波场中的全频率范围。出于这个原因，苏黎世联邦理工学院参与了各种规模的地震观测站：从区域和国家天文台到地热储层（例如犹他州锻造），以及深地下实验室的原位实验（例如贝德雷托实验室）。
在贝德雷托地球物理和地球能源地下实验室等设施中，我们可以从异常近距离直接在高频波尚未衰减的天然断层带上观察地震过程。为了解释这些独特的短距离观测，我们使用高性能计算（HPC）和深度学习（DL）方法对甚高频地震波场（>>100Hz）进行建模。这些模型和观测结果共同为波场观测与地震源过程、体状和断层带结构以及现场效应的关系提供了异常详细的视角。
职位描述
在这种情况下，我们正在寻找一位博士后研究人员，他将致力于建模和研究甚高频地震波场，以及导致和影响它们的小规模过程。根据您的背景和兴趣，您将从事以下工作：
• 使用生成 DL 模型和确定性 HPC 计算设计超高频波场仿真
• 研究观测和模拟波场的传播和特性，包括源、结构和现场效应
• 使用来自近断层监测网络的数据对地震活动和有限尺寸破裂进行基于深度学习的表征
• 由甚高频地震波场推断的地震源物理
• 地震危险分析对关键基础设施的工程影响
您将与SDSC的一名高级数据科学家和苏黎世联邦理工学院的三名高级地震学家在一个团队中工作。该职位的总资助期为两年，并可能延长。最好在 2023 年 <> 月至 <> 月之间填写
您的个人资料
我们正在寻找一位热情的研究人员：
• 地震学，地球物理学，物理学，数学或类似专业的博士学位（已完成或即将完成）
• 对地震学有浓厚的兴趣，对数值、计算和机器学习方法有诀窍。
• 在波传播和/或机器学习的数值建模，HPC和GPU处理方面的先前编程经验被认为是有益的。
除了技术能力之外，我们还在寻找一个乐于在多元化团队中工作并热衷于跨领域传播科学的团队成员。

题目：基于ML的长期健康监测疾病建模博士后研究员
位置：脊髓损伤人工智能 – SCAI 实验室
职位类型：100%，新加坡，定期
限期：打开直到填充
职位描述：
您是一位积极主动且热情洋溢的研究人员或工程师，希望在医疗保健人工智能领域有所作为吗？加入我们苏黎世联邦理工学院的脊髓损伤人工智能 – SCAI 实验室。
我们的临床和研究科学家团队致力于通过新的医疗保健系统改善脊髓损伤（SCI）的长期预后，该系统使用生理和临床信息分析作为闭环决策支持系统。
该职位面向透明机器学习和图形建模领域的博士后研究员，用于通过可穿戴和遥感进行健康监测。重点是个性化的医疗保健监测和疾病跟踪，如心血管疾病。除了积极塑造我们小组的研究外，这些职位还包括与日本登月项目的国际合作以及日本与学术界和工业界的临床合作伙伴，指导硕士和博士生。
Diego Paez-Granados博士与Robert Riener教授（SMS实验室）合作，将监督成功的研究人员。
该职位的全额资助为期 2 年。理想的开始日期：2023 年 <> 月（或之后不久）。
项目背景
该项目的目标是利用先进的机器学习技术，通过长期传感改善慢性病患者的个性化医疗保健。
在这个项目中，我们正在处理来自诊断、物理治疗、临床干预、生理测量、身体指标、机器人康复等的多模态和异构数据。我们正在从不断增长的临床数据中开发用于特征提取、数据集成和聚类的高级方法。我们将从纵向多模态临床数据（临床系统和隐含传感研究）中提取和分析大量信息，以模拟条件和风险因素，以预测疾病表型和疾病进展。
作为团队成员，您将面临一系列令人兴奋的挑战，包括通过图形模型进行多模态数据分析，开发用于临床决策支持的创新技术，监测健康状况以及开发不同慢性病中数字孪生的标准化方法。
您将在苏黎世联邦理工学院工作，并与诺特维尔瑞士截瘫中心（SPZ）的团队合作。

职位描述
作为这个激动人心的项目的团队负责人，您将有机会与一组研究人员合作，研究传感器数据融合的最有效方法，训练新算法以改进来自高度动态数据的最先进的图形建模，您将负责使用多模态纵向数据分析进行基于传感的疾病进展识别， 以及用于创建疾病进展稀疏模型的降维。
更具体地说，作为博士后研究员，您将负责为慢性病患者开发一种数字孪生方法，以研究适用于SCI和老年人群康复和日常生活监测的数字社会心理生物标志物。目的是随后在不同的合并症中实施预防性治疗。例如，压力性损伤、感染、心血管疾病和睡眠障碍。
如果您是一个积极主动、富有创造力、对创新充满热情的人，我们希望收到您的来信。

您的个人资料
您在机电一体化系统方面拥有出色的经验，并拥有计算机科学或相关领域的博士学位，在机器学习（统计机器学习、深度学习、因果图形建模）方面拥有良好的记录。
• 积极性高，自我驱动，表现出优异的表现
• 强大的分析、数学和算法能力
• 领先的跨学科项目的良好记录
• 适应和灵活地适应与研究需求相关的持续变化。
• 在大数据处理和将机器学习模型部署到生产中方面有良好的记录（首选）
• 有数字健康、移动健康、生物医学传感器数据采集经验（优先）
• 通过您之前的经验，您已经表现出对建模/分析的理解和对医疗保健的浓厚兴趣。
• 通过学习或工作经验非常熟悉生物信号/生物标志物，并对医疗保健支持充满热情
• 一些感兴趣的方法学领域的确认记录：多传感融合、数据分析、时间序列建模、图形建模或深度学习
• 精通编程，最好是Python和Java，SQL是必须的。

题目：循环建设数字技术博士后职位
位置：建筑循环工程（CEA）主席
职位类型：100%，新加坡，定期
限期：打开直到填充
职位描述：
建筑循环工程（CEA）主席致力于通过数字化实现循环性来匹配再利用的建筑材料和项目。建筑设计项目通常是复杂的、多变量的问题，由在单独的孤岛中工作的多方解决。建筑业可以向其他行业学习采用数字技术和循环战略。自动化建筑材料再利用可以通过连接整个价值链中的参与者来填补这一空白。
项目背景
该项目通过城市规划和设计中的社会技术创新，解决向气候中和和复原力的过渡。这个博士后职位提供了一个令人兴奋的机会，通过开发和测试用于在欧洲各个城市交换再利用建筑构件的工具，为循环建筑的发展做出贡献。所进行的工作将在各种数字技术、经济考虑和物流方面的交叉点上运行，最终目标是连接整个循环价值链中的供需，以最大限度地回收建筑环境中的现有资源。
职位描述
• 开发工具和匹配算法，以促进建筑中的重用实践
• 识别不同地理环境中的物料流动态和再利用机会
• 与政府实体、非政府组织、顾问等利益相关者合作，采用开发的工具
• 试点项目中的验证和测试
您的个人资料
• 建筑、工程、城市规划、计算机科学或相关领域的博士学位;
• 具有较强的研究技能，具有循环经济实践和材料再利用方面的经验;
• 熟练掌握数据分析和数据库管理;
• 了解现实捕捉技术，GIS，机器学习，生命周期评估以及编程和软件开发者优先;
• 较强的组织能力，能够管理多项任务和优先事项，并进行跨学科合作;
• 较强的英语沟通和写作能力。

题目：磁系统脉冲激光沉积领域的博士后研究员
位置：苏黎世联邦理工学院介观系统实验室
职位类型：100%，苏黎世，定期
限期：打开直到填充
职位描述：
您将负责运行基本的脉冲激光沉积系统并制造高质量的薄膜、纳米复合材料和多层。此外，您将进行适合介观系统实验室一个或多个研究领域的研究，包括挫败自旋系统，超快过程，混合系统和自旋电子学。此外，您将成为确定具有大型设施（同步加速器X射线和中子）的系统特性的团队的一员。在这篇文章中，您将有机会使用最先进的纳米制造方法创建纳米结构，并使用基于实验室的设备和无X射线电子激光器研究超快过程。最后，您需要进行测量并负责 X 射线衍射仪、SQUID-VSM 和 PPMS 测量系统等组仪器。
您的个人资料：
• 具有材料科学，物理学或相关学科博士学位的优秀资格，在研究方面具有高质量的记录。
• 需要具有使用脉冲激光沉积和相关表征工具创建的磁性薄膜的丰富经验。
• 光刻和大规模设施测量的知识也会有所帮助。
• 为了取得成功，积极主动和富有创造力，您应该具有良好的团队和沟通技巧。