PhD-Stelle: Räumlich-zeitliche kausale Modellierung der gemeinsamen EV-Nachfrage 100%

Veröffentlicht:22 Oktober 2025
Pensum:100%
Arbeitsort:Zurich

Job-Zusammenfassung

PhD-Position in Zürich zur Raum-Zeit-Kausalmodellierung von EV-Nachfrage.

Aufgaben

Untersuchung der Auswirkungen von Änderungen in Fahrzeugkonfigurationen.
Entwicklung von prädiktiven Maschinenlernmodellen zur Kausalität.
Erstellung eines allgemeinen Entscheidungshilfesystems für stationäre Verteilung.

Fähigkeiten

Akademischer Abschluss in Geoinformatik oder verwandten Bereichen erforderlich.
Starke Programmierkenntnisse sind notwendig.
Exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich.

Ist das hilfreich?

Über den Job

PhD-Stelle: Räumlich-zeitliche kausale Modellierung der gemeinsamen EV-Nachfrage

100%, Zürich, befristet

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Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden Universitäten mit Schwerpunkt auf Wissenschaft und Technologie. Sie ist bekannt für ihre exzellente Ausbildung, ihre wegweisende Grundlagenforschung und ihre Bemühungen, neues Wissen und Innovationen direkt in die Praxis umzusetzen. Das Institut für Kartographie und Geoinformation sucht eine hochmotivierte Doktorandin bzw. einen hochmotivierten Doktoranden am Lehrstuhl für Geoinformation Engineering , Beginn Januar/Februar 2026.

Hintergrund des Projekts

Das Forschungsprojekt „Schätzung der Auswirkungen von Änderungen bei Carsharing-Fahrzeugen und -Stationen auf die induzierte Nachfrage in verschiedenen räumlich-zeitlichen Kontexten“, gefördert vom Schweizerischen Bundesamt für Energie, untersucht, wie Veränderungen in der Fahrzeug- und Stationskonfiguration bei geteilten Elektrofahrzeugen (EVs) die Nachfrage in unterschiedlichen räumlich-zeitlichen Kontexten beeinflussen. Geteilte EVs bieten erhebliche Vorteile für nachhaltige Mobilität, und die strategische Platzierung von Carsharing-Stationen ist entscheidend, um die Nutzerakzeptanz zu maximieren. Mithilfe von kausalen Effektabschätzungen und räumlich bewussten prädiktiven Methoden werden Werkzeuge entwickelt, um die Auswirkungen von Systemänderungen in ausgewählten Szenarien zu simulieren und so den Übergang zu einem vollständig elektrischen Carsharing-Dienst zu unterstützen. Diese Methoden sind an eine Vielzahl räumlicher Entscheidungsprobleme anpassbar, indem sie einen Rahmen bieten, um „Was-wäre-wenn“-Interventionen über Raum und Zeit zu erforschen.

Das dreijährige Projekt wird gemeinsam vom Lehrstuhl für Geoinformation Engineering (Prof. Dr. Martin Raubal), der Abteilung für Verkehr und Planung an der TU Delft sowie Mobility Car Sharing durchgeführt.

Stellenbeschreibung

Das Hauptziel dieser PhD-Stelle ist die Untersuchung und Anwendung von Methoden zur Bewertung der Auswirkungen von Änderungen in der Stations- oder Fahrzeugkonfiguration auf das Reiseverhalten. Die Doktorandin bzw. der Doktorand wird kausale Effekte mittels prädiktiver Machine-Learning-Modelle schätzen und ein generalisierbares Entscheidungsunterstützungssystem für Fahrzeug- und Stationszuweisungen entwickeln. Diese Forschung wird in Zusammenarbeit mit Fachexperten und Partnern durchgeführt.

Die Forschung wird mit aktuellen Themen und Projekten im Mobility Information Engineering Lab verknüpft und von Prof. Dr. Martin Raubal (Lehrstuhl für Geoinformation Engineering) betreut. Die Stelle umfasst zudem Lehrverpflichtungen (20 %) in Kursen des Lehrstuhls für Geoinformation Engineering.

Profil

Die ideale Kandidatin bzw. der ideale Kandidat verfügt über einen akademischen Abschluss in Geoinformatik, Verkehrswesen, Informatik oder verwandten Bereichen sowie ein starkes Forschungsinteresse an (räumlichem) Machine Learning
Starke Programmierkenntnisse sind erforderlich.
Die Kandidatin bzw. der Kandidat muss ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift besitzen
teamorientiert sein und bereit, in einem interdisziplinären und internationalen Umfeld zu arbeiten.
Kenntnisse in GIS
Deutschkenntnisse (für die Lehre) sind ein bedeutender Pluspunkt.

Arbeitsort

Wir bieten

Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden Universitäten mit Schwerpunkt auf Wissenschaft und Technologie. Wir sind bekannt für unsere exzellente Ausbildung, wegweisende Grundlagenforschung und den direkten Transfer neuen Wissens in die Gesellschaft. Über 30.000 Menschen aus mehr als 120 Ländern finden an unserer Universität einen Ort, der unabhängiges Denken fördert und ein Umfeld bietet, das Exzellenz inspiriert. Im Herzen Europas gelegen, aber mit Verbindungen in die ganze Welt, arbeiten wir gemeinsam an Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen.

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Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit

Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller Mitarbeitenden und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website zu Chancengleichheit und Vielfalt , um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld schaffen, das jedem Wachstum und Entfaltung ermöglicht. Nachhaltigkeit ist ein Kernwert für uns – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Neugierig? Wir auch.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit folgenden Unterlagen: Motivationsschreiben, Lebenslauf, kurze Darstellung der Forschungsinteressen, vollständige akademische Zeugnisse (z. B. Bachelor- und Masterzeugnisse) sowie Namen und Kontaktdaten von mindestens zwei Referenzen. Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen über unser Online-Bewerbungsportal akzeptieren. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.

Die Sichtung der Bewerbungen beginnt am 1. Dezember 2025 und läuft, bis die Stelle besetzt ist.

Fragen zur Stelle richten Sie bitte an Prof. Dr. Martin Raubal, mraubal@ethz.ch (keine Bewerbungen).

Wir weisen darauf hin, dass die Vorauswahl von den zuständigen Recruitern und nicht von künstlicher Intelligenz durchgeführt wird.