Practical trainings, student assistants and theses

We are looking for a highly motivated Master's student to join our research on building foundation models for large-scale carbon stock estimation and related Earth observation tasks. The thesis will focus on developing self-supervised learning methods that can leverage multi-sensor satellite data at global scale.
Our aim is to create next-generation models that learn general, transferable representations from optical imagery, radar (SAR), and spaceborne lidar for applications such as carbon stock estimation and biomass mapping. A key element of the project is the use of GEDI spaceborne LiDAR data, which provides rich 3D information on vegetation height and canopy structure. While GEDI offers unique value for carbon estimation, its measurements are sparse and point-based, unlike the dense 2D raster data from optical and SAR sensors.
The central challenge of this thesis is to design models that can seamlessly fuse these heterogeneous data types: combining sparse, irregular GEDI point measurements with dense raster imagery. This involves developing architectures and self-supervised pretraining strategies capable of bridging fundamentally different data geometries (3D points vs. 2D grids) within a unified foundation model.

• You should be currently enrolled in a Master’s program in Germany one of the following or related fields: Earth observation, geoinformatics, geomatics, remote sensing, computer science or data science
• Strong interest in satellite Earth observation, climate or carbon cycle research, and machine learning
• Good programming skills in Python, including experience with scientific libraries
• Basic understanding of machine learning concepts; prior experience with deep learning or self-supervised learning is an advantage
• Familiarity with at least one type of EO data (optical imagery, SAR, or lidar) or a strong willingness to learn
• Experience with high-performance computing (HPC) environments is an advantage but not a requirement
• Good written and spoken English, ability to document your work clearly and presentresults

• Place of work: Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR)/ Helmholtz Institute Freiberg for Resource Technology (HIF), Freiberg
• Start: By mid-February 2026
• Duration: Typically 6 months as a Master’s thesis project

More Information: https://www.3d-abc.ai/

Mit Spitzenforschung in den Bereichen ENERGIE, GESUNDHEIT und MATERIE lösen wir am Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) einige der drängenden gesellschaftlichen Herausforderungen unserer Zeit. Das in Görlitz ansässige Center for Advanced Systems Understanding (CASUS) ist ein weltweit einzigartiges Zentrum für datenintensive Forschung im Bereich digitaler Systeme. Die deutsch-polnische Einrichtung wurde 2019 gegründet und betreibt interdisziplinäre Forschung in so unterschiedlichen Bereichen wie Erdsystemforschung und Materialforschung. Die Öffentlichkeitsarbeit am CASUS ist auf verschiedene Zielgruppen ausgerichtet, darunter die internationale Wissenschaftsgemeinde und die interessierte Bevölkerung in der Lausitz und dem Dreiländereck. Ein wichtiges Instrument ist hierbei die Webseite www.casus.science. Nach dem Relaunch der Seite 2025 sollen 2026 die Funktionalitäten erweitert werden. Für die Aufbereitung vorhandener Inhalte sucht das CASUS-Team Unterstützung für drei bis acht Monate.

grundlegendes Verständnis des Aufbau einer Webseite und eines Content-Management-Systems
Deutsch- und Englischkenntnisse, Polnischkenntnisse von Vorteil
Wohnsitz in Deutschland und Immatrikulation an einer Hochschuleinrichtung

mindestens 5 Stunden Arbeitszeit pro Woche gewünscht (flexible Verteilung möglich, zumeist Mo bis Fr in der Zeit von 8 - 17 Uhr), max. 19 Std. pro Woche
Beschäftigung als studentische Hilfskraft (SHK, ohne Bachelorabschluss) oder als Wissenschaftliche Hilfskraft (WHK, mindestens mit Bachelorabschluss) möglich, Stundenvergütung ist vom Fortschritt des Studiums abhängig (maximal 19,81 Euro)

Closing material cycles is a major challenge for ensuring a resilient supply of raw materials for the development of future technologies. To this end, it is necessary to establish a new generation of adaptive and modularized processing plants that can recover raw materials from complex material flows.
The range of applications for various processing technologies for recycling electronic scrap is to be tested in a real-world pilot plant. To this end, various shredding, sorting, screening, and separation machines are to be connected to each other via a commercially available shuttle-based logistics system. The shuttles traveling on this system will be responsible for autonomous transport between the machines. As part of the master's thesis, a virtual commissioning of the transport system will be carried out, in which, in addition to calculating the individual machine throughputs by considering the running and travel times of the shuttles, potential bottlenecks will also be identified. Limiting factors and the evaluation of different variants will be examined in detail.

• Knowledge of CAD software
• Knowledge of processing technology and the “fe.screen-sim” program is an advantage
• Tinkering skills
• Ability to work independently and reliably

• Student work, full-time if possible
• Start date: by arrangement
• Funding: Remuneration according to internal HZDR regulations

Mineral carbonation is a promising method for permanent CO₂ storage, particularly relevant to the cement industry, which accounts for about 8% of anthropogenic emissions[1]. In this process, CO₂ is transformed into stable carbonates using calcium- and magnesium-rich minerals. Wollastonite (CaSiO₃) is preferred for its higher reactivity compared to Mg-silicates.

CaSiO₃ + CO₂ → CaCO₃ + SiO₂

Wet carbonation in a three-phase reactor involves CO₂ dissolution, mineral leaching, and carbonate precipitation[2]. The main challenges are slow kinetics and low energy efficiency, requiring optimization of reactor design and operating parameters. Fluid dynamics analysis is essential to enhance mass transfer between CO₂ bubbles and solid particles.

To this end, the study aims to investigate how the reactor’s operating parameters—including temperature, solid loading, stirring rate, and CO₂ flow rate—affect the amount of CO₂ absorbed by the material (CO₂ uptake).

Objectives of the experimental campaign:

• Carbonation experiments on wollastonite under varying operating conditions in a 6 L stirred tank reactor.
• CO₂ uptake measurements of collected samples using a calcimeter.
• Data analysis and optimization of the operating conditions.

[1] A. A. Olajire, “A review of mineral carbonation technology in sequestration of CO2,” J. Pet. Sci. Eng., vol. 109, pp. 364–392, Sept. 2013, doi: 10.1016/j.petrol.2013.03.013.
[2] W. Ding, L. Fu, J. Ouyang, and H. Yang, “CO2 mineral sequestration by wollastonite carbonation,” Phys. Chem. Miner., vol. 41, no. 7, Art. no. 7, July 2014, doi: 10.1007/s00269-014-0659-z.

• Field of study: Process engineering, chemical engineering, mechanical engineering, fluid mechanics, physics or similar orientation
• Advantageous are experiences in laboratory work, evaluation of measurement data (e.g. programming skills) and chemical lab experience
• Ability for practical, accurate and independent work
• Good language skills in English

• Place of work: HZDR
• Start: from April 2026
• Duration: min. 3 months
• Remuneration according to HZDR internal regulations

At Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR), over 1,500 employees from more than 70 nations are conducting cutting-edge research in the fields of ENERGY, HEALTH, and MATERIALS to address the major challenges facing society today.
The Center for Advanced Systems Understanding (CASUS), founded in Görlitz in 2019, is a German-Polish interdisciplinary research center focusing on data-intensive digital systems.
CASUS offers student internships in a wide range of scientific fields. You are welcome to apply and join CASUS if you are interested in gaining knowledge in the following research areas:

• Theoretical Chemistry
• Earth System Science
• Systems Biology
• Digital Health
• Computational Radiation Physics
• Theory of complex systems
• Dynamics of Complex Living Systems
• Machine Learning for Infection and Disease

• Student in computer science, physics, chemistry, or related fields
• Student already enrolled at the university in Germany, Poland or Czech Republic (close exchange and attendance in the office preferable and combined with the moblie working from Germany combinable)
• Eager to learn new skills
• Strong motivation to work in a collaborative environment
• Preliminary experience in code development is an advantage
• Excellent communication skills in English and/or German or Polish

• A vibrant research community in an open, diverse and international work environment
• Scientific excellence and extensive professional networking opportunities
• A wide range of qualification opportunities
• We support a good work-life balance with the possibility of part-time employment, mobile working and flexible working hours
• Either an immediate start or a start in 2024 is possible

1D- und 2D-Ramanspektroskopische Meßreihen oder auch Maps liefern detaillierte ortsaufgelöste chemische Informationen über die untersuchten Proben. Damit kann z. B. die Komponentenverteilung in Stoffgemischen quantitativ bestimmt oder die Homogenität einphasiger Proben gezeigt werden. Andererseits lassen sich lokale Strukturveränderungen, Spannungszustände, Stapelfolgenänderungen in 2D-Materialien und Punktdefekte charakterisieren. Voraussetzung dabei ist eine möglichst engmaschige Datenerfassung bis hin zur Auflösungsgrenze der verwendeten Laserstrahlung sowie eine große Anzahl an Messpunkten. Mit modernen Spektrometern sind Messzeiten im Sekundenbereich gut realisierbar. Die Umsetzung der spektroskopischen in eine chemische Information erfordert dann die Extraktion von Parametern wie Schwingungsfrequenz, Intensität und Linienbreite durch Spektrenanpassung. Die Gerätesoftware bietet dafür nur eingeschränkte Möglichkeiten.
Im Rahmen einer Graduierungsarbeit soll in Zusammenarbeit mit dem HZDR-Rechenzentrum ein Auswertealgorithmus für die automatisierte Auswertung von 1D- und 2D-Ramanspektroskopischen Meßreihen entwickelt, an Beispielen getestet und dokumentiert werden.

1. Studium der Werkstoffwissenschaften, Physik oder Chemie
2. Interesse, Freude und Befähigung für wissenschaftliche Arbeit
3. Grundkenntnisse in Programmierung und sicherer Umgang mit Büro- und wissenschaftlicher Software
4. Sehr gute Englisch-Kenntnisse

Die Arbeit ist in die umfangreichen Aktivitäten der Abteilung Nanoelektronik (FWIO) zu 2D-Werkstoffen eingebettet. Sie kann jederzeit aufgenommen werden.

Wir beschäftigen uns mit der Entwicklung von PET-Radiotracern, die Rezeptoren im Tumormikromilieu (TME = tumor microenvironment) für die Diagnostik und Therapie von Krebs sichtbar machen. Dazu werden geeignete tumoraffine Leitstrukturen identifiziert (niedermolekulare organische Moleküle, Peptide und Peptidomimetika), synthetisiert und mit einem geeigneten Radionuklid kovalent (z. B. Fluor-18, Iod-123) oder über einen Chelator (z. B. Gallium-68, Lutetium-177) markiert. Diese Radioliganden werden in vitro an Tumorzelllinien und in vivo im Tiermodell hinsichtlich einer Anwendung in der Nuklearmedizin getestet. Langfristiges Ziel ist die Translation der entwickelten Radiotracer in die Klinik als Diagnosewerkzeug (PET/CT) oder nach Markierung mit einem Beta- oder Alphastrahler für die Endoradiotherapie von Tumorerkrankungen.
Im Rahmen eines Studentenpraktikums oder einer Bachelor- oder Masterarbeit sollen organische Wirkstoffmoleküle synthetisiert und für eine anschließende radiochemische Markierung modifiziert werden. Die neuen Radioliganden werden dann biologisch in vitro und in vivo untersucht.

• Studium der Chemie
• Gute Noten in organischer Synthesechemie
• Fähigkeit sich in ein interdisziplinäres Wissenschaftler-Team einzugliedern
• Bereitschaft zum Umgang mit Radioaktivität
• Gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache

• Beginn nach Absprache jederzeit möglich
• Praktikumsdauer mind. 4 Wochen, mit möglichst täglicher Anwesenheit

Turmkraftwerke stellen die neueste Generation von Anlagen zur solarthermischen Elektroenergieerzeugung dar (s. Abbildung). Großflächige Spiegelanordnungen konzentrieren Sonnenlicht auf einen zentralen Absorber, wo es in Wärmeenergie umwandelt wird, die dann auf ein Wärmeträgermedium übertragen wird. Gegenüber der Photovoltaik hat die Solarthermie den inhärenten Vorteil, Energie zu speichern und bei Bedarf bereit zu stellen. Die Herausforderung für die weitere Erhöhung des Wirkungsgrades von Solarkraftwerken besteht in der Entwicklung von Werkstoffen mit einer Temperaturstabilität bis zu 800 °C an Luft.
Im Rahmen von Graduierungsarbeiten und Hilfstätigkeiten sollen thermisch stabile Beschichtungen für die Kernkomponenten von Solarturmkraftwerken entwickelt und getestet werden. Dabei kommen modernste in situ und ex situ Methoden wie Magnetronsputtern, Ellipsometrie, UV-vis-NIR-FTIR-Reflektometrie und Ramanspektroskopie zur Anwendung.
Zu diesem Themenbereich werden u. a. die folgenden Aufgabenstellungen angeboten:
i) Schichtabscheidung und Optimierung der optischen und elektrischen Eigenschaften von transparenten leitfähigen Oxiden für Solarkraftwerke;
ii) Entwicklung von neuartigen Absorber- und Wärmespeicherwerkstoffen für Solarkraftwerke;
iii) Design und Simulation von solarselektiven Beschichtungen für Solarkraftwerke.

Zur Charakterisierung der untersuchten Materialien stehen modernste in situ und ex situ Analysemethoden zur Verfügung. Die Arbeiten können jederzeit aufgenommen werden.

1. Studium der Werkstoffwissenschaften, Physik oder Chemie
2. Interesse, Freude und Befähigung für experimentelle wissenschaftliche Arbeit
3. Grundkenntnisse in Programmierung und sicherer Umgang mit Büro- und wissenschaftlicher Software
4. Sichere Englischsprachkenntnisse (fließend oder besser)

Internationale Forschungsumgebung, ortsübliche Aufwandsentschädigung