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Tre posizioni di dottorato in astrofisica computazionale 80 %

Universität Zürich

Tipo di contratto
Tempo parziale
Percentuale
80%
Luogo
Zürich
Lingue
Inglese, Inglese
Prima pubblicazione
Candidati ora

L'Università di Zurigo, la più grande università della Svizzera, offre una gamma di posizioni interessanti in varie aree tematiche e campi professionali. Con circa 10.000 dipendenti e attualmente 12 percorsi di apprendistato professionale, l'Università offre un ambiente di lavoro stimolante basato sulla ricerca all'avanguardia e su un'istruzione di alto livello. Metti il tuo talento e le tue competenze al lavoro con noi. Scopri di più su UZH come datore di lavoro! ###

Le tue responsabilità

La ricerca copre tre ampie aree sovrapposte:

  • Simulazioni Flagship: Sviluppare ed eseguire la simulazione Euclid Flagship di prossima generazione con PKDGRAV3 su supercomputer accelerati da GPU. Ciò include l'estensione del codice per identificare gli aloni di materia oscura e la loro sottostruttura in tempo reale, e la collaborazione con i nostri partner per trasformare la simulazione in cataloghi di galassie mock per Euclid.
  • Emulatori: Costruire la prossima generazione di Euclid Emulator: modelli di machine learning, addestrati su ampie suite di simulazioni, che prevedono statistiche cosmologiche in millisecondi. L'obiettivo è estendere l'emulatore dalla distribuzione della materia al clustering delle galassie e alle statistiche di lensing.
  • Baryonification e cosmologia multi-probe: Modellare come i gas e le stelle alterano la distribuzione della materia prevista dalle simulazioni N-body, e sviluppare una pipeline che produca mappe del cielo sintetiche coerenti (weak lensing, galaxy clustering, X-ray e Sunyaev-Zel'dovich) per Euclid e indagini complementari.

Questa è un'opportunità unica per lavorare all'intersezione tra astrofisica e metodi computazionali avanzati.

Il tuo profilo

I candidati devono possedere un master (o equivalente) in fisica, astronomia o un campo correlato entro la data di inizio. I candidati con un forte interesse per l'high-performance computing, il machine learning o l'astrofisica numerica sono caldamente incoraggiati a candidarsi. L'esperienza di programmazione è un vantaggio.

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