Student Research Assistant in Bridge Monitoring, Computer Vision & Data Science — ETH Zürich

Vollständige Beschreibung

Studentische Forschungsassistentin in Bridge Monitoring, Computer Vision & Data Science

30%, Zürich, befristet

Der Lehrstuhl für Strukturmechanik & Monitoring unter der Leitung von Prof. Eleni Chatzi forscht an der Schnittstelle von Bautechnik, Sensorik, Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz für die Infrastrukturüberwachung.

Wir suchen einen Student Research Assistant mit einem Hintergrund in den Bereichen Bautechnik, Signalverarbeitung, Data Science, Computer Vision oder verwandten Bereichen, um unser laufendes SwissBWIM-Projekt zu unterstützen. Das Projekt kombiniert Brückenstrukturüberwachung und Verkehrsüberwachungsdaten, um Fahrzeuglasten zu identifizieren und den strukturellen Zustand und die Leistung von Autobahnbrücken zu bewerten.

Projekthintergrund

Unser Projekt „SWISS-BWIM: Multifunktionale Brückenlasten und Zustandsbewertung entwickelt robuste und kosteneffiziente Methoden zur Brückenlasterkennung und Zustandsbewertung auf Basis des Bridge Weigh-in-Motion (B-WIM)-Konzepts.

B-WIM verwendet Sensoren, die direkt auf Brücken installiert sind, um die Lasten vorbeifahrender Fahrzeuge anhand der von ihnen ausgelösten Brückenreaktion zu schätzen. Die gleichen Überwachungsdaten können auch Informationen über strukturelles Verhalten und Zustand liefern. Durch die Kombination identifizierter Verkehrslasten mit strukturellen Reaktionen zielt das Projekt darauf ab, Leistungsindikatoren wie dynamische Verstärkungsfaktoren, Reaktionskurven und Last-Wirkungs-Beziehungen abzuleiten und letztlich die Identifizierung von abnormalem Verhalten und potenziellen Schäden zu unterstützen.

Wir haben Überwachungsanlagen auf mehreren Autobahnbrücken in der Schweiz abgeschlossen und sammeln kontinuierlich groß angelegte, multimodale Datensätze, einschließlich Brückenbeschleunigung, Dehnungs- und Wegmessungen, Umweltdaten und Verkehrsvideos.

Der Student Research Assistant wird mit einem Analyse-Framework arbeiten, das von unserem Lehrstuhl entwickelt wurde, um diese Datensätze zu verarbeiten und zu integrieren. Je nach Hintergrund und Interesse gibt es auch Möglichkeiten, neue Methoden zur Erkennung von Verkehrslasten, zur computervisionsbasierten Verkehrsüberwachung und zur strukturellen Gesundheitsüberwachung unter Aufsicht erfahrener Forscher zu entwickeln und zu testen.

Stellenbeschreibung

Zu den Hauptaufgaben gehören

• Multimodale Datenvorverarbeitung: Synchronisierung von Messungen verschiedener Sensorsysteme, Identifizierung und Bereinigung fehlerhafter Daten sowie Verbesserung der Datenorganisation und -speicherung.
• Verkehrsvideoanalyse: Anwendung von Deep-Learning-basierten Computer Vision-Methoden zur Fahrzeugerkennung und -verfolgung; manuelle Kennzeichnung von Daten und Feinabstimmungsmodellen bei Bedarf; und Verwendung von Kamerakalibrierung und geometrischer Transformation zur Bestimmung von Fahrzeugpositionen und -trajektorien auf der Brücke.
• Bridge-Weigh-in-Motion-Analyse: Verschmelzung von Fahrzeugtrajektorien mit Brückenbeschleunigungs-, Dehnungs- und Verschiebungsmessungen zur Schätzung der Verkehrslasten.
• Strukturüberwachung: Analyse von Struktur- und Umweltmessungen, um wichtige Leistungsindikatoren zu extrahieren und Veränderungen im Brückenverhalten und im strukturellen Zustand zu untersuchen.
• Integrierte Zustandsbewertung: Kombination identifizierter Verkehrslasten mit strukturellen Reaktionsindikatoren zur Unterstützung einer umfassenderen Bewertung der Leistung und des Zustands von Brücken.

Bitte beachten Sie, dass die Methoden, die erforderlich sind, um die meisten der oben genannten Aufgaben zu erledigen, bereits von unserem Lehrstuhl entwickelt wurden. Je nach Hintergrund und Interessen des Kandidaten gibt es auch Möglichkeiten, neue Methoden zu entwickeln und zu testen.

Profil

Wir suchen einen motivierten Studenten, der zu mehreren der oben genannten Bereiche beitragen kann. Idealerweise sind Sie:

• Sie sind derzeit an einer Universität in Zürich oder in der näheren Umgebung eingeschrieben.
• Haben Sie einen Hintergrund in Bauingenieurwesen, Maschinenbau, Data Science, Informatik oder einem verwandten Bereich.
• Haben Sie Erfahrung oder starkes Interesse an zwei oder mehr der folgenden:
• Brückenbau, strukturelle Dynamik oder Systemidentifikation;
• Sensorsysteme und Signalverarbeitung;
• Datenanalyse und maschinelles Lernen;
• Computer Vision, insbesondere Objekterkennung, -verfolgung oder -lokalisierung.
• Sie sind mit der Python-Programmierung vertraut. Erfahrung mit MATLAB und Linux ist ein Vorteil.
• Kann 15 Stunden pro Woche dem Projekt widmen.
• Genießen Sie die Arbeit an realen Engineering-Problemen und die Entwicklung praktischer, datengesteuerter Lösungen.
• Sie beherrschen Englisch. Die Arbeitssprache unserer Gruppe ist Englisch.

Bitte beachten Sie, dass von Ihnen nicht erwartet wird, dass Sie in allen oben aufgeführten Bereichen Erfahrung haben. Wir begrüßen insbesondere Bewerber, die in zwei oder mehr von ihnen eine starke Grundlage haben und motiviert sind, die anderen zu lernen.

Wir bieten

• Gehalt nach den Standardsätzen der ETH Zürich für studentische Hilfskräfte.
• Zugang zu ausreichenden Rechenressourcen, einschließlich CPU- und GPU-Computing auf Euler, dem Hochleistungs-Computing-Cluster der ETH Zürich.
• Ein Arbeitsplatz in unseren Büros auf dem Campus ETH Zürich Hönggerberg.
• Praktische Erfahrung mit realen Brückenüberwachungssystemen und groß angelegten multimodalen Datensätzen.
• Enge Überwachung und die Möglichkeit, an der Schnittstelle von Bautechnik, Sensorik, Computer Vision und Data Science zu arbeiten.
• Eine kollaborative und internationale Forschungsumgebung innerhalb des Lehrstuhls für Strukturmechanik & Monitoring.

Wir legen Wert auf Vielfalt und Nachhaltigkeit

Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir fördern Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und fördern ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller unserer Mitarbeiter und Studenten respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um herauszufinden, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, in dem jeder wachsen und gedeihen kann. Nachhaltigkeit ist für uns ein zentraler Wert – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Neugierig? So sind wir.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung bis zum 31. Oktober 2026 mit folgenden Unterlagen:

• CV
• Begleitschreiben

Weitere Informationen zu unserer Forschungsgruppe finden Sie auf der Website des Lehrstuhls für Strukturmechanik & Monitoring. Fragen zur Stelle können an Dr. Xudong Jian, [email protected] (keine Bewerbung) gerichtet werden.

Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen annehmen, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.

Wir weisen darauf hin, dass die Vorauswahl durch die verantwortlichen Recruiter und nicht durch künstliche Intelligenz erfolgt.

Über die ETH Zürich

Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden Universitäten, die sich auf Wissenschaft und Technologie. Wir sind bekannt für unsere hervorragende Ausbildung, Spitzenforschung und direkter Wissenstransfer in die Gesellschaft. Über 30.000 Menschen aus mehr als 120 Ländern finden unsere Universität ein Ort zu sein, der unabhängiges Denken und eine Umwelt, die Exzellenz inspiriert. Im Herzen Europas gelegen, Dennoch knüpfen wir Verbindungen auf der ganzen Welt, wir arbeiten zusammen, um Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.

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