PhD scholarship in Advanced Waste Modelling and Framework Development - DTU Sustain
Oversigt og nøgleindsigter
DTU tilbyder et fuldt finansieret PhD-stipendium med fokus på udvikling af avancerede affaldsmodeller og rammer for at forbedre miljøvurderingen af affaldshåndteringssystemer. Stillingen inkluderer forskning i dynamiske modeller og livscyklusvurderinger.
Højdepunkter
- Udvikling af fleksible og dynamiske affaldsmodeller
- Samarbejde med industri og forskere på tværs af discipliner
- Anvendelse af Python-baserede værktøjer til affaldsmodellering
Påkrævede kvalifikationer
- • To-årig kandidatgrad i Miljøteknik eller lignende
- • Erfaring med LCA-modellering, især EASETECH og Brightway2.5
- • Professionel erfaring med udvikling af Python-baserede affaldsmodeller
Ønskværdige kvalifikationer
- • Baggrund i residual resource engineering
- • Kompetencer i statistik og Markov-modeller
Den ideale kandidat
Den ideelle kandidat er kreativ, åben og selvstændig med en stærk interesse for forskning inden for affaldsmodellering. Vedkommende har gode samarbejdsevner og kan kommunikere komplekse emner klart til både eksperter og ikke-specialister.
Jobdetaljer
Jobbeskrivelse
Jobbeskrivelse
Are you interested in advancing approaches for quantifying the environmental impacts of waste management systems? At the Technical University of Denmark (DTU), we are offering a fully funded PhD position focused on research and development towards flexible and more dynamic waste management models, especially for expanding EASETECH models to account for prospective life cycle analyses, regional considerations and waste prevention modeling. This research will be the groundwork for more granular waste models and will specifically aid in developing and expanding the current EASETECH framework.
Responsibilities and qualifications
As a PhD Candidate you will dive into the newest state-of-the-art methods of waste management and LCA quantification to develop relevant and applicable models and frameworks. This includes drawing on theories and methods of other research fields and applying these in the context of waste management and LCA.
The project aims to:
- Improve the current methods of assessing the influence of time and geography in waste management systems by creating a Python-based digital EASETECH twin, based on Brightway2.5 and Python. And with time a linked model from EASETECH to Brightway.
- Assess the influence of residence times and event-driven dynamics on Python-based EASETECH waste management models and apply this in the context of “slowing the loop” strategies.
- Develop methods for estimating the accumulated stocks of substances and convert waste properties of a product, which will be used in EASETECH waste modeling to track the substance flows of a product throughout a waste management system.
- Collaborate with industry partners and researchers across disciplines to develop open-source LCA approaches that support relevant research and decision-making.
Qualifications
We consider the following qualifications advantageous:
- You have extensive experience in LCA modeling, both in EASETECH and brightway2.5, and have good understanding of how to integrate the two tools.
- You have professional experience in developing Python-based waste models.
- You have a strong background in environmental engineering with a specialization in residual resource engineering.
- You are comfortable using statistics and Markovian models for method and framework development.
- You have a drive for development of transparent and open-source LCA modeling tools to advance environmental waste modeling and software within the field of Industrial Ecology and to create models that can be used to make a real societal impact.
- As a person, you are creative, open-minded and can work independently, while also being pragmatic, curious and driven in your research. Collaboration is central to your work, and you bring strong social and team skills. You can communicate scientific topics clearly and effectively to both experts and non-specialists. Proficiency in English is required.
- You must have a two-year master's degree (120 ECTS points) or a similar degree with an academic level equivalent to a two-year master's degree. The master’s degree must be in Environmental Engineering or similar.
Approval and Enrolment
The scholarship for the PhD degree is subject to academic approval, and the candidate will be enrolled in one of the general degree programmes at DTU. For information about our enrolment requirements and the general planning of the PhD study programme, please see DTU's rules for the PhD education.
We offer
DTU is a leading technical university globally recognized for the excellence of its research, education, innovation and scientific advice. We offer a rewarding and challenging job in an international environment. We strive for academic excellence in an environment characterized by collegial respect and academic freedom tempered by responsibility.
Salary and appointment terms
The appointment will be based on the collective agreement with the Danish Confederation of Professional Associations. The allowance will be agreed upon with the relevant union. The period of employment is 3 years. Starting date is preferably 1 May 2026 or as soon as possible thereafter. The position is a full-time position. Workplace is Campus Lyngby.
Further information
Further information may be obtained from Anders Damgaard (adam@dtu.dk) (main-supervisor, DTU). You can read more about DTU Sustain at www.sustain.dtu.dk.
Application procedure
Your complete online application must be submitted no later than 7 April 2026 (23:59 Danish time). Applications must be submitted as one PDF file containing all materials to be given consideration. To apply, please open the link "Apply now", fill out the online application form, and attach all your materials in English in one PDF file. The file must include:
- A letter motivating the application (cover letter)
- Curriculum vitae
- Grade transcripts and BSc/MSc diploma (in English) including official description of grading scale
- A 2-3 page research proposal for the PhD setup
You may apply prior to obtaining your master's degree but cannot begin before having received it. Applications received after the deadline will not be considered.
Karrierevej
Typisk karriereforløb
Postdoc forsker
Lektor
Professor
Vækstpotentiale
Karrierepotentialet er højt, da efterspørgslen efter eksperter inden for affaldshåndtering og livscyklusvurdering stiger i takt med øget fokus på bæredygtighed. Efter PhD kan kandidaten tage skridt mod en akademisk karriere eller arbejde i industrien med fokus på miljøteknologi og affaldshåndtering.
Overførbare færdigheder
Branchekontekst
Stillingen er central inden for miljøteknologi og affaldshåndtering, som er essentielle områder for at opnå bæredygtige løsninger i samfundet. Forskning inden for livscyklusvurdering og affaldsmodellering er afgørende for at udvikle effektive strategier, der kan reducere miljøpåvirkningen fra affald.
Færdighedsanalyse
Kritiske færdigheder
Omfattende erfaring med LCA modellering, især med EASETECH og Brightway2.5, samt evnen til at integrere de to værktøjer.
Professionel erfaring med udvikling af Python-baserede affaldsmodeller.
Vigtige færdigheder
Stærk baggrund i miljøteknik med specialisering i restressource engineering.
Komfortabel med brug af statistik og Markovian modeller til metode- og rammeudvikling.
Stærke sociale og teamwork færdigheder, med fokus på samarbejde med industri og forskere.
Evne til at kommunikere videnskabelige emner klart og effektivt til både eksperter og ikke-specialister.
Ønskværdige færdigheder
Drivkraft for udvikling af transparente og åbne LCA modelleringsværktøjer.
Mest kritiske færdigheder
Sådan fremhæver du din erfaring
Fremhæv erfaring med LCA modellering og Python-programmering i dit CV og din ansøgning. Beskriv specifikke projekter, hvor du har anvendt EASETECH og Brightway, samt hvordan du har samarbejdet med forskellige interessenter for at udvikle innovative løsninger.
Interviewforberedelse
Sandsynlige spørgsmål
Hvordan har din erfaring med EASETECH og Brightway2.5 forberedt dig til denne rolle?
tekniskTip: Giv konkrete eksempler på projekter, hvor du har anvendt disse værktøjer.
Kan du beskrive et projekt, hvor du har udviklet Python-baserede affaldsmodeller?
erfaringTip: Fokuser på din rolle, de udfordringer, du stødte på, og hvordan du løste dem.
Hvordan vil du sikre, at dine modeller er transparente og åbne for andre forskere?
kulturTip: Diskuter vigtigheden af open-source værktøjer og samarbejde i forskning.
Hvordan håndterer du situationer, hvor du skal arbejde uafhængigt, men stadig være en del af et team?
situationTip: Giv eksempler på, hvordan du balancerer selvstændigt arbejde med team samarbejde.
Hvad inspirerer dig mest ved at arbejde med affaldshåndtering og livscyklusvurdering?
kulturTip: Del din passion for emnet og hvordan det påvirker samfundet.
Spørgsmål du kan stille
- Hvilke muligheder for samarbejde har I med industripartnere?
- Hvordan måler I succes i forhold til de udviklede modeller?
- Hvilke udfordringer forventer I, at kandidaten vil stå overfor i dette projekt?
Tale punkter
- Din erfaring med LCA-modellering og specifik viden om EASETECH.
- Eksempler på tidligere projekter, hvor du har anvendt innovative metoder.
- Din tilgang til at udvikle modeller, der kan påvirke samfundet positivt.
Bekymringspunkter at være opmærksom på
- Manglende erfaring med Python eller de nævnte værktøjer.
- Usikkerhed omkring vigtigheden af samarbejde og teamarbejde.
Ansøgningsstrategi
Ansøgningstips
- Fremhæv din erfaring med EASETECH og Brightway2.5 i ansøgningen.
- Vis din evne til at arbejde interdisciplinært ved at nævne tidligere samarbejder.
- Beskriv konkrete projekter, hvor du har anvendt Python til udvikling af modeller.
Nøgleord at inkludere
Fokus i ansøgningen
Fremhæv din passion for bæredygtighed og din erfaring med at udvikle modeller, der kan have en samfundsmæssig indvirkning. Beskriv, hvordan du kan bidrage til udviklingen af EASETECH-modellerne og samarbejde med industripartnere.
Tilpasning af CV
Tilpas CV'et ved at fremhæve relevante kurser og erfaringer inden for LCA og Python-programmering. Inkluder specifikke resultater fra tidligere projekter, der viser din evne til at udvikle innovative løsninger inden for affaldshåndtering.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad indebærer stillingen?
Stillingen som PhD-kandidat indebærer forskning og udvikling af avancerede affaldsmodeller og rammer, herunder at forbedre EASETECH-modellen for livscyklusvurdering og affaldsforebyggelse. Du vil arbejde med at skabe digitale tvillinger og anvende Python til at udvikle relevante modeller.
Hvilke kvalifikationer kræves?
Kandidater skal have en to-årig kandidatgrad (120 ECTS) og erfaring med LCA-modellering, især i EASETECH og Brightway2.5. Desuden er erfaring med Python-baserede affaldsmodeller og en baggrund inden for miljøteknik ønskelig.
Hvad tilbyder virksomheden?
DTU tilbyder en fuldt finansieret PhD-stilling med mulighed for at samarbejde med industripartnere og forskere. Du vil få adgang til state-of-the-art faciliteter og et inspirerende forskningsmiljø.
Hvordan er arbejdsmiljøet?
Arbejdsmiljøet på DTU er præget af innovation, samarbejde og tværfaglighed. Du vil arbejde sammen med et team af engagerede forskere i et åbent og støttende miljø, hvor der er fokus på udvikling og læring.
Hvad er forventningerne?
Der forventes af kandidaten, at de kan arbejde selvstændigt og være proaktive i deres forskning, samtidig med at de bidrager til teamets dynamik. Kommunikation af videnskabelige emner til både fagfolk og ikke-specialister er også en vigtig del af jobbet.
Hvilke programmer skal jeg være fortrolig med?
Kandidaten skal være fortrolig med Python og have erfaring med Brightway2.5, samt have viden om statistiske metoder og Markovian modeller til udvikling af metoder og rammer.
Hvilke personlige egenskaber værdsættes?
Personlige egenskaber som kreativitet, åbenhed, selvstændighed, og samarbejdsevner er vigtige. En nysgerrig og pragmatisk tilgang til forskning vil også blive værdsat.
Er der muligheder for videre udvikling efter PhD'en?
Ja, DTU understøtter videreudvikling og karrieremuligheder inden for forskning og industri, hvilket giver kandidater mulighed for at bidrage til relevante projekter og netværk i det akademiske og erhvervslivet.