高薪全奖职位类PhD机会
智能能源解决方案以实现欧洲绿色港口的灵活性
职位描述
该博士职位是由欧盟资助的“喜鹊”大项目的一部分。
能源转型需要创造性的解决方案来有效利用能源。绿色港口通过减少消耗和利用灵活性来最佳地匹配清洁能源的供应和需求，从而减少其对排放的影响。通过这个职位，Candidate将为绿色港口开发综合智能能源解决方案，通过识别灵活使用能源的协同作用和障碍，为拥堵点和能源系统干预提供战略决策支持。Candidate还将为开发具有嵌入式跨部门灵活能源匹配的能源系统模拟器做出贡献，模拟器应能够评估技术性能，确定拥堵点，量化灵活性需求，确定限制因素等。这个平台将需要使用自下而上的模型和/或机器学习，利用绿色港口的不同部分（海运、港内、腹地）的数据来开发资源可用性的统计模型。
这是一个为期四年的博士任命，预计开始日期为年3月1日。Candidate将接受两位博士/助理教授和一位讲席教授（Chair）的联合指导。Candidate将成为电气工程、数学和计算机科学学院智能电网部门的成员。该项目将提供与工业伙伴合作的机会，但也会根据需要与其他学科的学者合作（数学、运筹学）。
团队努力开发数学上严谨的、具有近期应用潜力的方法。我们是开放科学（出版、源代码、数据）的坚定支持者。Candidate还需要协助与之相关学科领域的教学活动（学生监督、实验室TA等）。
申请要求
基本要求：
具有电力系统和供需匹配的基本知识。在技术含量高的相关学科（计算机科学、电气工程等）完成硕士学位，并且是班上的佼佼者。有出色的分析能力，在机器学习和/或运筹学方面有坚实的基础。你能理解这两个学科的文献。优秀的英语口语和书面交流能力你喜欢进行研究---你是独立的、自我激励的、渴望学习的；你热衷于与合作伙伴合作，将现实世界的挑战与基础研究问题联系起来。
优先考虑：
具有配电系统、电力流和拥挤管理方面的知识；有优化方法和调度问题以及优化软件包的经验，如GAMS、AMPL和/或Pyomo。喜欢编程，有Python、机器学习、命令行工具、版本控制的经验。
工签及薪酬福利
为期4年的工签合同Contract，一年后进行正式的去留评估。
工资薪酬从第一年的每月欧元增加到第四年的欧元。
申请流程及文书要求
请在年11月15日前通过进行申请，并提交以下材料：
（1）简历，并附上我们可以联系到的（学术/或行业）推荐人名单，（2）合格学位（理学学士、理学硕士）的成绩单，（3）一封详细说明您的动机和适合工作要求的求职信
心动了!
然而背景暂时不匹配,怎么办？
该职位再次印证了大可Offer多年前的预判，"万物"---各理工科均可DeepLearning炼丹，均会慢慢像data-driven，AI-based方法靠拢。
为提升竞争力，建议有志于申请欧洲职位类PhD的各类理工科低年级同学要尽早准备。如果没有AI相关背景，应该尽早自主学习并通过项目训练自己在AI尤其是DeepLearning（DL+DRL）方面的能力。
对于学有余力，需要进行科研背景提升的低年级研究生及大二以上的本科生，推荐由我们团队奋战在科研一线的名校博后/博士开设的领域“留学过来人手把手在线1V1实践提升”项目，特色方向“数据科学、交通、EE/CS”,链接如下：
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