Über den Job Das Paul Scherrer Institut PSI ist das grösste Forschungsinstitut für Natur- und Ingenieurwissenschaften in der Schweiz. Wir betreiben Spitzenforschung in den Bereichen Zukunftstechnologien, Energie und Klima, Gesundheitsinnovationen und Grundlagen der Natur. Durch Grundlagen- und angewandte Forschung arbeiten wir an nachhaltigen Lösungen für grosse Herausforderungen der Gesellschaft, Wissenschaft und Wirtschaft. Das PSI engagiert sich für die Ausbildung zukünftiger Generationen. Daher sind etwa ein Viertel unserer Mitarbeitenden Postdocs, Doktoranden oder Auszubildende. Insgesamt beschäftigt das PSI 2300 Personen. In diesem Promotionsprojekt entwickeln die Gruppen Risk and Human Reliability RHR im Labor für Energiesystemanalyse und Severe ACcident REsearch SACRE im Labor für Reaktorphysik und Thermohydraulik grafische, probabilistische Modelle (Bayessche Netze), um Unsicherheiten bei schweren Unfällen in Kernkraftwerken darzustellen und zu analysieren. Insbesondere untersuchen wir deren Einsatz als Surrogate für Unfallsimulationscodes im Rahmen der probabilistischen Sicherheitsanalyse PSA schwerer Unfallrisiken. In diesem Zusammenhang suchen wir eine/n Ihre Aufgaben Entwurf und Durchführung der Unsicherheitsanalyse für schwere Unfälle in Kernkraftwerken (einschliesslich Ausführung von Unfallsimulationscodes wie MELCOR, MAAP) Entwicklung und Bewertung verschiedener Bayesscher Netzmodelle (aus unterschiedlichen strukturellen Lern- und Quantifizierungsalgorithmen) für das Surrogatmodellieren Demonstration der Anwendung dieser Modelle für zwei Hauptanwendungsfälle der nuklearen probabilistischen Sicherheitsanalyse PSA: Untersuchung der Auswirkungen von Unsicherheiten auf die PSA-Ergebnisse zur Modellvalidierung und Integration der Unsicherheitsanalyseergebnisse in PSA-Modelle zur Optimierung der Struktur von Unfallfortschrittsmodellen und deren Erfolgskriterien Ihr Profil Masterabschluss in Kerntechnik oder anderen Ingenieurwissenschaften (z. B. Maschinenbau, Chemie) mit Kenntnissen über nukleare Systeme Vertrautheit mit mehreren Unfallsimulationscodes, insbesondere MELCOR Kenntnisse in Programmierung (z. B. Python, R, Matlab) Kenntnisse in maschinellem Lernen oder kausalen Entdeckungsalgorithmen sind ideal, aber nicht zwingend erforderlich Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich Wir bieten Unsere Institution basiert auf interdisziplinärer, innovativer und dynamischer Zusammenarbeit. Sie profitieren von einer systematischen Einarbeitung am Arbeitsplatz, persönlichen Entwicklungsmöglichkeiten und unserer ausgeprägten Berufsausbildungskultur. Wenn Sie Arbeit und Familienleben oder andere persönliche Interessen optimal verbinden möchten, unterstützen wir Sie mit modernen Arbeitsbedingungen und der Infrastruktur vor Ort. www.psi.ch