Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Methoden zur Signalverarbeitung in DAS-Daten für geothermische Überwachung.
- Unternehmen: Führendes Forschungsinstitut mit Fokus auf innovative Technologien.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit interdisziplinärer Zusammenarbeit und exzellenten Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Geowissenschaften mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Master in Geophysik oder verwandtem Bereich, starke Programmierkenntnisse und Interesse an Geothermie.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Distributed Acoustic Sensing (DAS) ist eine Faseroptik-Technologie, die optische Fasern in dichte seismische Arrays verwandelt. Bei der Verwendung von ungenutzten Telekommunikationsfasern ("dunkle Fasern") bietet DAS regelmäßig verteilte seismische Messungen über Dutzende oder mehr Kilometer, was die seismische Überwachung großer Gebiete ermöglicht. Die Forschung ist im Rahmen des RUBADO-Projekts (BMWE, FKZ 03EE4076A) geplant, innerhalb dessen DAS im Oberrheingraben angewendet wird, um sein Potenzial zur Überwachung geothermischer Reservoirs und induzierter Seismizität in solchen Maßstäben zu erkunden.
Effiziente Überwachung erfordert die automatisierte Verarbeitung der großen Datenmengen (mehrere TB), die generiert werden, um transiente seismische Signale, wie Mikroseismische Ereignisse, aus dem anthropogenen Rauschen, das den Großteil des aufgezeichneten Signals ausmacht, zu extrahieren. Darüber hinaus ist die Identifizierung ruhiger Perioden von Interesse für die Anwendung der Ambient-Seismic-Noise-Interferometrie. Maschinelles Lernen (ML) bietet eine vielversprechende Lösung zur automatischen Klassifizierung von Signalen von Interesse. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung, Implementierung und Validierung von ML-basierten Methoden, die die Signalerkennung und -klassifizierung in DAS-Daten verbessern und direkt zur geothermischen Überwachung und breiteren seismischen Anwendungen beitragen.
Verantwortlichkeiten
- Datenakquisition, Signalvorverarbeitung und Klassifizierung
- Entwicklung und Pflege eines gekennzeichneten Datensatzes durch manuelle Inspektion und Expertenannotation transienter Signale in DAS-Aufzeichnungen.
- Entwicklung robuster Vorverarbeitungs-Workflows (z.B. Rauschunterdrückung und Segmentierung), die auf die Eigenschaften von DAS-Daten zugeschnitten sind.
- Identifizierung und Extraktion physikalisch bedeutungsvoller Signalattribute und wiederkehrender Wellenform-Muster.
- Untersuchung und Implementierung von Mustererkennungsansätzen zur Identifizierung wiederkehrender Wellenstruktur und spatio-temporaler Signaturen in DAS-Aufzeichnungen.
- Entwicklung von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Workflows zur automatischen Signalklassifizierung.
- Anwendung von ML-Modellen auf DAS-Datensätze aus dem RUBADO-Projekt.
- Integration der entwickelten Verarbeitungs- und maschinellen Lernpipeline in das RUBADO-Analyseframework für die nahezu Echtzeit- oder Batch-seismische Überwachung.
Qualifikationen
- Master-Abschluss in Geophysik, Physik, Computational Earth Sciences, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
- Starker Hintergrund in Seismologie und Signalverarbeitung.
- Starke Programmierkenntnisse (z.B. Python, MATLAB, C/C++).
- Nachgewiesene Erfahrung in der Big-Data-Analyse und/oder im maschinellen Lernen.
- Interesse an geothermischen Anwendungen.
- Enthusiasmus für Feldarbeit zusätzlich zur Büroarbeit und für interdisziplinäre Zusammenarbeit.
- Doktor in Geowissenschaften (PhD).
Diversity & Equality
Am KIT schätzen wir die Vielfalt unserer Mitarbeiter; unterschiedliche Perspektiven und Hintergründe bereichern unsere Arbeit. Wir begrüßen daher Bewerbungen von allen Kandidaten. Frauen werden besonders ermutigt, sich zu bewerben. Bewerbungen von anerkannten schwerbehinderten Personen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.
Arbeitsort: Karlsruhe, Deutschland
Pattern recognition in DAS data Arbeitgeber: EURAXESS
Das KIT ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung in Karlsruhe bietet, wo innovative Forschung und interdisziplinäre Zusammenarbeit im Vordergrund stehen. Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, einem starken Fokus auf Diversität und Chancengleichheit sowie der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten wie dem RUBADO-Projekt zur Überwachung geothermischer Reservoirs zu arbeiten. Die offene und unterstützende Unternehmenskultur fördert nicht nur die persönliche Entwicklung, sondern auch den Austausch von Ideen und Erfahrungen unter Kollegen.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Branchenevents besuchen
Schau dir lokale oder nationale Veranstaltungen in den Geowissenschaften an, wie Konferenzen oder Workshops. Diese Events sind perfekte Gelegenheiten, um mit Fachleuten in Kontakt zu treten und über mögliche Vollzeitstellen bei Firmen wie EURAXESS zu erfahren.
✨Forschung und Netzwerke nutzen
Beteilige dich an speziellen Communities und Netzwerken, die sich auf Geowissenschaften konzentrieren, wie beispielsweise das Deutsche Geowissenschaftliche Gesellschaft. Hier kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und mögliche Jobangebote entdecken.
✨Praktische Erfahrung sammeln
Falls du noch nicht hast, überlege dir, Praktika oder Projekte in verwandten Bereichen zu suchen, um deine Fähigkeiten zu erweitern. Das gibt dir nicht nur Einblick in die Branche, sondern hilft dir auch, deinen Lebenslauf zu stärken und somit bei EURAXESS herauszustechen.
✨Unser Netzwerk nutzen
Vergiss nicht, dich auch über unsere Plattform bei EURAXESS zu bewerben! Wir bieten oft spannende Stellen in den Geowissenschaften an und direkt über unsere Webseite kannst du deine Chancen auf eine Vollzeitstelle erheblich steigern. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verbindung zu geowissenschaftlichen Projekten zeigen:In deinem Lebenslauf sollten alle relevanten Studien und Projekte hervorgehoben werden, die deine Kenntnisse in den Geowissenschaften zeigen. Wenn du bereits an Feldstudien oder Laborarbeiten beteiligt warst, pack das unbedingt in deine Bewerbung – das zeigt dein praktisches Verständnis und deine Erfahrung in diesem Bereich.
Hervorhebung spezifischer Fähigkeiten:Achte darauf, dass du Fähigkeiten wie GIS-Kenntnisse oder Datenanalyse in deinem Lebenslauf oder Anschreiben deutlich machst. Diese sind in den Geowissenschaften besonders wichtig, und wenn du entsprechende Software beherrschst, solltest du das auf jeden Fall betonen.
Motivation und Engagement im Anschreiben:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, solltest du in deinem Anschreiben besonders darauf eingehen, warum du für EURAXESS arbeiten möchtest. Zeig dein Engagement für das Fachgebiet und was du im Rahmen deiner Karriere in den Geowissenschaften erreichen willst. Unternehmen suchen oft nach motivierten Bewerbern, die bereit sind, sich den Herausforderungen der Branche zu stellen.
Referenzen und Zertifikate beilegen:Falls du über relevante Zertifikate oder Auszeichnungen in den Geowissenschaften verfügst, vergiss nicht, diese in deiner Bewerbung zu erwähnen. Das können Dinge wie Praktika oder spezielle Kurse sein, die deine Qualifikationen untermauern. Referenzen von Professoren oder vorherigen Arbeitgebern können ebenfalls einen positiven Eindruck hinterlassen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EURAXESS vorbereitet
✨Kenntnisse in Geowissenschaften zeigen
Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu geowissenschaftlichen Themen zu beantworten, wie z.B. Geodynamik oder Klimaforschung. Überlege dir auch aktuelle Trends und Technologien in deinem Bereich, die du mit EURAXESS teilen kannst.
✨Praktische Fähigkeiten präsentieren
Wenn du Erfahrungen mit Software wie ArcGIS oder MATLAB hast, bringe Beispiele aus deinen bisherigen Projekten mit. Zeige, wie du diese Tools genutzt hast, um Probleme zu lösen oder Analysen durchzuführen.
✨Teamarbeit betonen
In groß angelegten geowissenschaftlichen Projekten ist Teamarbeit oft zentral. Bereite dir Beispiele vor, wo du in Teams gearbeitet hast – insbesondere, wie du zur Lösungsfindung beigetragen hast und mit verschiedenen Disziplinen interagiert hast.
✨Vorbereitung auf praktische Szenarien
Sei bereit, auch auf fachspezifische praktische Aufgaben zu reagieren. Möglicherweise musst du eine Probennahme simulieren oder Datenanalyse direkt vor Ort präsentieren – denke darüber nach, wie du dein praktisches Wissen unter Beweis stellen kannst.
