<html>
  <head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#ffffff">
    <p>Dear Colleagues,</p>
    <p>We have an open PhD position available at the Institute of earth
      surface dynamics of the Faculty of geosciences and environment of
      the University of Lausanne (UNIL), Switzerland.<br>
    </p>
    <p><b>Project Description: </b>Physical glacier modelling has
      become an efficient and necessary tool to predict the future
      evolution of glaciers and the resulting sea-level rise under
      climate change scenarios, or to reconstruct Quaternary glaciations
      worldwide. However, high computational expenses associated with
      the modelling of complex physical processes (i.e. the ice
      dynamics) strongly limit the potential of these models --
      especially in view of long time scales paleo applications. In
      recent years, deep-learning surrogate models have shown
      outstanding results at speeding-up physical models -- including
      glacial processes -- opening new perspectives for applications
      that are unreachable with traditional modelling. <br>
    </p>
    <p><b>Goal of the Thesis:</b> i) to develop the Instructed Glacier
      Model (IGM, <a class="moz-txt-link-freetext"
        href="https://github.com/jouvetg/igm">https://github.com/jouvetg/igm</a>)
      – a newly introduced glacier model accelerated by deep-learning –
      by embedding new relevant physical processes in form of neural
      networks trained from data and/or state-of-the-art physical models
      and ii) to apply the improved model to the reconstruction of
      glacier extent, landscape and climate evolution in the European
      Alps during the last glacial cycles. The research involves a large
      diversity of fields including glaciology, physical and numerical
      modelling, machine learning, climatology, and geomorphology. The
      successful candidate will join the ICE (<a
        class="moz-txt-link-freetext" href="https://wp.unil.ch/ice/">https://wp.unil.ch/ice/</a>)
      group in the Institute of Earth Surface Dynamics which specializes
      in paleoenvironment and landscape evolution in a range of
      different environmental settings.</p>
    <p><b>Candidate Profile: </b>The chosen candidate will have a
      master degree either in Earth sciences, geophysics, physics,
      applied mathematics, machine learning, computer sciences, or a
      related field, and should have a sharp interest in the modelling
      of geophysical processes. Previous experience in machine learning,
      numerical modelling, and Python programming is an asset. Good
      writing and communication skills in English as well as the
      motivation to fruitfully collaborate within an interdisciplinary
      framework are essential. Knowledge in French language is
      preferable but not necessary.</p>
    <p><b>Job description:</b><b> </b>The majority of the workload will
      be dedicated to the completion of the Ph.D. thesis, which includes
      model development, paleo glacier modelling applications, and the
      writing of peer-reviewed publications. Participation in internal
      and international meetings and conferences is expected, as well as
      the active participation in the research institute. A component of
      the workload will consist in assisting with teaching and research
      duties: teaching activities under the supervision of a professor,
      research work not directly related to the personal PhD topic,
      technical and administrative tasks related to the activities of
      the Institute.</p>
    <p><b>Contact for further information: </b>Prof. Guillaume Jouvet (<a
        class="moz-txt-link-abbreviated moz-txt-link-freetext"
        href="mailto:guillaume.jouvet@unil.ch">guillaume.jouvet@unil.ch</a>)</p>
    <p> The full job description (entitled "Graduate Assistant in deep
      learning-aided glacier modelling" -- ID: 19184) can be found here:
      <a moz-do-not-send="true"
href="https://career5.successfactors.eu/career?career%5fns=job%5flisting&company=universitdP&navBarLevel=JOB%5fSEARCH&rcm%5fsite%5flocale=en%5fUS&career_job_req_id=19184&selected_lang=en_US&jobAlertController_jobAlertId=&jobAlertController_jobAlertName=&browserTimeZone=Europe/Zurich&_s.crb=yIvxSBQs%2bkpJEU1X4gyBhx6H60O6OKV%2fQFehn7pkJd0%3d">https://career5.successfactors.eu/career?career%5fns=job%5flisting&company=universitdP&navBarLevel=JOB%5fSEARCH&rcm%5fsite%5flocale=en%5fUS&career_job_req_id=19184&selected_lang=en_US&jobAlertController_jobAlertId=&jobAlertController_jobAlertName=&browserTimeZone=Europe/Zurich&_s.crb=yIvxSBQs%2bkpJEU1X4gyBhx6H60O6OKV%2fQFehn7pkJd0%3d</a></p>
    <p>Approx. annual salary of CHF 50’000</p>
    <p>Only complete applications made through this website will be
      considered. Review of applications will start on 14 March 2021,
      and will continue until the position is filled.</p>
    <p>Best regards</p>
    Guillaume Jouvet
  </body>
</html>