Poste de doctorant en mécanique expérimentale 100%
ETH Zürich
Zurich
Infos sur l'emploi
- Date de publication :29 octobre 2025
- Taux d'activité :100%
- Lieu de travail :Zurich
Poste de doctorant en mécanique expérimentale
100%, Zurich, contrat à durée déterminée
Le Groupe de Mécanique Computationnelle du Département de Génie Mécanique et des Procédés de l'ETH Zurich recherche un doctorant.
Le poste est financé par le projet SOFRA(CT) et vise à concevoir des approches innovantes de test pour étudier la rupture des élastomères. L'objectif du projet de doctorat est de développer des procédures expérimentales de pointe impliquant la tomographie par rayons X (CT), la corrélation d'image/volume numérique et la manipulation ciblée des chaînes polymériques (c'est-à-dire l'ajout de mécanophores) afin d'obtenir une compréhension approfondie du processus de rupture des caoutchoucs polymériques. Le doctorant travaillera dans l'équipe du Dr P. Carrara et sera chargé de tester le comportement de différents élastomères jusqu'à la rupture, d'analyser les résultats avec de nouvelles approches numériques et digitales, et de contribuer au développement de modèles pour décrire les phénomènes observés. Le doctorant collaborera également étroitement avec un autre doctorant responsable de la modélisation et de la simulation des résultats obtenus.
Description du poste
Vous aurez l'opportunité unique d'apprendre, de développer et d'appliquer une gamme de techniques de modélisation et de calcul de pointe
Vous aurez la possibilité de travailler en étroite collaboration avec des chercheurs en calcul, acquérant ainsi de l'expérience dans ce domaine
- Vous travaillerez dans un environnement de recherche interdisciplinaire et dynamique, interagirez avec des chercheurs de différentes spécialités, développerez des compétences en technologies computationnelles et collaborerez avec des partenaires de classe mondiale
Profil
- Master récemment obtenu en ingénierie, physique ou mathématiques appliquées avec d'excellentes notes
- Excellente connaissance de la mécanique des milieux continus (y compris les grandes déformations)
- Excellentes compétences en programmation, notamment en python et/ou C/C++
- Une expérience préalable de la technique de corrélation de volume numérique est un avantage
- La connaissance et l'expérience en fracture et/ou synthèse de matériaux élastomères et/ou modélisation par champ de phase et/ou modélisation par éléments finis sont considérées comme un atout
- Un vif intérêt pour la mécanique expérimentale et les méthodes scientifiques ainsi que la recherche en général
- Capacité à travailler de manière autonome et en équipe avec d'autres collègues
- Intérêt pour les collaborations scientifiques avec des groupes computationnels et théoriques
Lieu de travail
Lieu de travail
Nous offrons
- Votre travail avec impact : Faites partie de l'ETH Zurich, qui soutient non seulement votre développement professionnel, mais contribue également activement à un changement positif dans la société
- Vous pouvez vous attendre à de nombreux avantages , tels que des abonnements aux transports publics et du covoiturage, une large gamme de sports proposés par l' ASVZ , la garde d'enfants et des avantages de retraite attractifs
Nous valorisons la diversité et la durabilité
Curieux ? Nous aussi.
Nous attendons avec impatience votre candidature en ligne accompagnée des documents suivants :
- CV
- relevés de notes complets des études de premier cycle (Bachelor et Master)
- une lettre de motivation brève (1 page)
- au moins 2 noms de référents (avec adresses e-mail et numéros de téléphone)
Veuillez noter que l'examen des candidatures commencera le 1er décembre 2025 et se poursuivra jusqu'à ce que le poste soit pourvu. Les candidatures doivent être soumises via notre portail de candidature en ligne. Les candidatures par e-mail ou courrier postal ne seront pas prises en compte.
Les questions concernant le poste doivent être adressées au Dr Pietro Carrara, email : pcarrara@ethz.ch (pas de candidatures par ce biais).
Nous tenons à souligner que la présélection est effectuée par les recruteurs responsables et non par une intelligence artificielle.
