Scientist on Coupled Satellite Data Assimilation

Wir haben eine spannende Gelegenheit für einen hochmotivierten Wissenschaftler, um unsere Nutzung von Satellitendaten im gekoppelten globalen Vorhersagesystem des ECMWF voranzutreiben. Die Rolle wird die Verwendung von Strahlungsprodukten des Copernicus Imaging Microwave Radiometer (CIMR) vorbereiten, das von der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) im Jahr 2029 gestartet werden soll. CIMR wird eine Fülle von Informationen zur Erdbeobachtung sowohl über Oberflächenbedingungen als auch über die Atmosphäre bereitstellen. Der erfolgreiche Kandidat wird eine entscheidende Rolle bei der Vorbereitung der Nutzung dieser Informationen für die globale numerische Wettervorhersage (NWP) spielen, mit einem besonderen Fokus auf Informationen zur Meerestemperatur (SST).

Ein kritischer Aspekt der erfolgreichen Nutzung von CIMR-Daten wird darin bestehen, Beobachtungen zu identifizieren und auszuschließen, die von Radiofrequenzinterferenzen (RFI) betroffen sind, d.h. von menschlichen Signalen von Funkübertragungen, die das natürliche geophysikalische Signal überlagern. Der Vergleich von Satellitenbeobachtungen mit Äquivalenten, die aus einem hochmodernen NWP-System berechnet wurden, bietet einen leistungsstarken Rahmen zur Identifizierung von Beobachtungen, die von solchen nicht-natürlichen Signalen betroffen sind. Der erfolgreiche Kandidat wird Konzepte des maschinellen Lernens anwenden, um neue Methoden zur Identifizierung von RFI-betroffenen anomalen Beobachtungen im Kontext unseres gekoppelten Ozean-Atmosphäre-Datenassimilation-Systems zu entwickeln. Der Kandidat wird auch Möglichkeiten untersuchen, die Nutzung von SST-Informationen aus relevanten passiven Mikrowelleninstrumenten in diesem System zu verbessern. Die Entwicklungen werden unter Verwendung bestehender Sensoren wie dem Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR) 2 oder dem Soil Moisture Active-Passive (SMAP) Instrument durchgeführt.

Diese Rolle ist im Team der Mikrowellenstrahlungen angesiedelt, das sich der fortschrittlichen Nutzung von Satellitenmikrowellenstrahlungen widmet, und die Forschung wird direkt in das operationale globale NWP-System des ECMWF einfließen.

Ihre Verantwortlichkeiten:

• Untersuchung der Nutzung von Ozeaninformationen aus CIMR-ähnlichen Strahlungen im gekoppelten Assimilationssystem des ECMWF, mit Fokus auf Meerestemperatur
• Entwicklung neuartiger Methoden zur Identifizierung von RFI-betroffenen Beobachtungen für CIMR-ähnliche Strahlungen im Kontext des gekoppelten Assimilationssystems des ECMWF
• Bewertung der Leistung der RFI-Erkennung im Vergleich zu bestehenden Methoden, unter Verwendung vorhandener Beobachtungen wie AMSR2 als Proxy für CIMR-Daten
• Sicherstellung der zeitgerechten Lieferung relevanter Ergebnisse an die Europäische Weltraumorganisation
• Kommunikation und Dokumentation wissenschaftlicher Ergebnisse und Softwareentwicklungen in technischen Berichten, Fachzeitschriften, Konferenzen und Sitzungen nach Bedarf

Was wir suchen:

• Ausgezeichnete analytische und problemlösende Fähigkeiten mit einem proaktiven und konstruktiven Ansatz
• Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch als Teil multidisziplinärer und geografisch verteilter Teams erfolgreich zu sein
• Flexibilität, mit der Fähigkeit, sich an wechselnde Prioritäten anzupassen
• Ausgezeichnete zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten
• Fähigkeit, effizient zu arbeiten und vielfältige Aufgaben zeitgerecht zu erledigen

Bildung:

Der Kandidat sollte über einen Doktortitel oder gleichwertige nachgewiesene Forschungserfahrung in Erdsystemwissenschaft, Physik, angewandter Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet verfügen.

Erfahrung, Wissen und Fähigkeiten:

• Erfahrung in der Satellitendatenanalyse oder Datenassimilation
• Erfahrung mit maschinellem Lernen ist wünschenswert, idealerweise für geophysikalische Anwendungen und/oder Anomalieerkennung
• Einige Erfahrung mit gekoppelter Datenassimilation, SST-Schätzung oder der Nutzung von Mikrowellenbilderstrahlungen wäre von Vorteil
• Erfahrung in der Durchführung statistischer Analysen und der Erstellung wissenschaftlicher Abbildungen
• Starke Programmierkenntnisse, idealerweise in Python, Fortran und UNIX-Shell-Skripting oder gleichwertig
• Erfahrung mit der Arbeit auf Hochleistungsrechnern in Unix/Linux-basierten Umgebungen wäre von Vorteil
• Kandidaten müssen in der Lage sein, effektiv in Englisch zu arbeiten. Kenntnisse einer der anderen Arbeitssprachen des ECMWF (Französisch oder Deutsch) wären von Vorteil.

Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie das Gefühl haben, nicht alle diese Kriterien vollständig zu erfüllen.

Über das ECMWF:

Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) ist ein weltweit führendes Zentrum für numerische Wettervorhersagen, das hochwertige Daten für Wettervorhersagen und Umweltüberwachung bereitstellt. Als zwischenstaatliche Organisation arbeiten wir international zusammen, um unseren Mitgliedern und der breiteren Gemeinschaft globale Wettervorhersagen, Daten und Schulungsaktivitäten anzubieten, die entscheidend dazu beitragen, sichere und florierende Gesellschaften zu fördern.