Doktorand 100 % (m/w/d) im Bereich Umwelttechnik/Urbanes Wassermanagement
EAWAG Dübendorf, Eidg. Anstalt für Wasser-, Abwasserreinigung & Gewässerschutz
Dübendorf
Auf einen Blick
- Veröffentlicht:23 Januar 2026
- Pensum:100%
- Vertragsart:Praktikum
- Arbeitsort:Dübendorf
Job-Zusammenfassung
Eawag sucht einen PhD-Studenten im Bereich Umwelttechnik. Freuen Sie sich auf eine dynamische Forschungsumgebung.
Aufgaben
- Untersuchen Sie hydraulische Auswirkungen von Sedimentansammlungen.
- Analysieren Sie kritische Rohre im Entwässerungssystem.
- Entwickeln Sie risikobasierte Inspektionsmethoden.
Fähigkeiten
- MSc in Datenwissenschaft, Umwelttechnik oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Fundierte Kenntnisse in Computational Fluid Dynamics (CFD).
- Gute Programmierkenntnisse in Python oder ähnlichen Sprachen.
Ist das hilfreich?
Doktorand 100 % (m/w/d) im Bereich Umwelttechnik/Urbanes Wassermanagement
Das Department für Urbanes Wassermanagement ( SWW ) hat eine Stelle zu besetzen für einen
Ihre Forschung wird sich darauf konzentrieren, die hydraulischen Auswirkungen von Sedimentansammlungen und Rohrverstopfungen besser zu quantifizieren, um ein proaktives urbanes Wassermanagement zu ermöglichen.
Hintergrund des Projekts
Städtische Entwässerungssysteme stellen kritische Infrastrukturen dar, die für den Hochwasserschutz sowie den Erhalt der öffentlichen Gesundheit und der Wasserqualität verantwortlich sind. Die Effizienz dieser Systeme wird jedoch ständig durch die fortschreitende Verschlechterung der Rohr- und Verbindungsintegrität, durch Sedimentansammlungen und das Auftreten von teilweisen und vollständigen Verstopfungen sowie durch den Klimawandel herausgefordert. Das Versäumnis, die hydraulische Kapazität aufrechtzuerhalten, führt zu unnötigen Kanalüberschwemmungen, die erhebliche finanzielle Folgen haben, einschließlich teurer struktureller Reparaturen, umfangreicher Wasserschäden an Eigentum und erheblicher Risiken für die öffentliche Gesundheit.
Diese Position zielt darauf ab, die Lücke zwischen Computational Fluid Dynamics (CFD) und risikobasierten Reinigungs- und Inspektionsverfahren von Kanälen zu schließen. Die übergeordnete Hypothese ist, dass Asset Manager durch die Quantifizierung der hydraulischen Auswirkungen von Sedimentansammlungen und Verstopfungen und die Übertragung dieser Ergebnisse in probabilistische eindimensionale Entwässerungsnetzmodelle operative Strategien (Inspektion und Reinigung) optimieren können, um die Netzresilienz zu maximieren und die Betriebskosten zu minimieren.
In diesem Promotionsprojekt suchen wir eine motivierte Doktorandin/einen motivierten Doktoranden für folgende Aufgaben:
- Quantifizierung der hydraulischen Auswirkungen von Sedimentansammlungen und Verstopfungen in Kanälen durch Kalibrierung hydraulischer Widerstandsfunktionen mittels CFD-Simulationen, die mit Laborexperimenten validiert werden.
- Durchführung explorativer Analysen zur Vorhersage der kritischsten Rohre in einem Entwässerungsnetz. Dies beinhaltet die Übertragung von CFD-Ergebnissen in eindimensionale (1D) probabilistische Modelle unter variablen Niederschlagsszenarien.
- Entwicklung und Validierung einer risikobasierten Methodik für Rohrinspektion und -wartung.
Sie haben die Möglichkeit, eigene Ideen zu erforschen und eng mit anderen Forschenden an der Eawag, der ETH Zürich und Partnerinstitutionen zusammenzuarbeiten. Ihre Arbeit umfasst auch die Veröffentlichung Ihrer Ergebnisse in wissenschaftlichen Zeitschriften und die Präsentation auf Konferenzen. Der Doktortitel wird von der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) Zürich verliehen. Obwohl es sich um eine reine Forschungsstelle handelt, können bis zu 10 % der Arbeitszeit für Lehrtätigkeiten oder die Unterstützung anderer Aktivitäten innerhalb der Eawag verwendet werden.
Anforderungen
Die erfolgreiche Kandidatin/der erfolgreiche Kandidat verfügt über
- einen MSc-Abschluss in Data Science, Physik, Umwelttechnik, Hydrologie, Bau- oder Maschinenbau oder einem verwandten Fachgebiet.
- eine solide Grundlage in Computational Fluid Dynamics (CFD), hydrodynamischer Modellierung städtischer Entwässerungssysteme (z. B. EPA SWMM), maschinellem Lernen und Zeitreihenanalyse. Wir begrüßen Kandidaten, die ihre Expertise in diesen Bereichen vertiefen möchten.
- ausgezeichnete schriftliche und kommunikative Englischkenntnisse. Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und/oder Französisch sowie eine kooperative Einstellung sind von Vorteil.
- solide Programmierkenntnisse in Python oder ähnlichen Sprachen.
- Interesse an urbanen Wassersystemen, Asset Management sowie den Auswirkungen von Klimawandel und zunehmender Urbanisierung auf die städtische Wasserinfrastruktur.
- die Fähigkeit zum kritischen Denken, selbstständigem Arbeiten sowie ausgeprägte Zuverlässigkeit und Selbstorganisation.
Sie werden betreut von Prof. Dr. João P. Leitão (SWW), mit Co-Betreuung durch Prof. Dr. Simon Tait (Univ. Sheffield, UK).
Bei Eawag herrscht ein Arbeitsumfeld, in dem Menschen mit unterschiedlichen Erfahrungen, Stärken und Perspektiven voll einbringen und sich weiterentwickeln können. Hier können Sie mithelfen, Fortschritte zu erzielen! Wir fördern echte Teilhabe, Austausch und gegenseitiges Verständnis. Wir schaffen Strukturen, die die Vereinbarkeit von Beruf und anderen Lebensbereichen, wie Pflegearbeit, ermöglichen und bemühen uns kontinuierlich, Barrieren abzubauen.
Haben Sie spezielle Anforderungen bezüglich des Bewerbungsprozesses oder der Stelle oder benötigen Sie weitere Informationen? Sprechen Sie uns an – wir unterstützen Sie gerne mit möglichen flexiblen Arbeitsplatz-, Arbeitszeit- und Jobgestaltungslösungen. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Webseite über Eawag sowie unsere Arbeitsbedingungen .
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung ein, einschließlich Lebenslauf, eines kurzen Motivationsschreibens für diese Position und wie Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen zum Ziel des Projekts beitragen können (max. 1 Seite), Kopien Ihrer akademischen Qualifikationen und Namen potenzieller Referenzpersonen.
Die Bewerbungsfrist endet am 16. Februar 2026 oder sobald die Stelle besetzt ist. Die erfolgreiche Kandidatin/der erfolgreiche Kandidat sollte idealerweise im Sommer 2026 beginnen.
Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. João P. Leitão, joaopaulo.leitao@eawag.ch .
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung. Bitte senden Sie diese über diese Webseite ein, andere Bewerbungswege werden nicht berücksichtigt. Ein Klick auf den untenstehenden Button führt Sie direkt zum Bewerbungsformular.
Bewerbungen von Personalvermittlungen/Agenturen sind nicht erwünscht und werden nicht berücksichtigt.