PhD position (f/m/d)

Wir suchen Sie zur Unterstützung unserer Forschung zu generativen KI-Methoden zur Verbesserung der Verarbeitung von Wetterradardaten. Sie werden Teil des DFG-geförderten Projekts EuRadCA (Verbesserung der Niederschlagsabschätzung in Europa durch Fortschritte in der Radar-Datenverarbeitung, Nutzung von crowdsourced Daten und KI). Ihre Arbeit wird in die laufende Forschung zu KI-Methoden innerhalb der Forschungsgruppe Hydrometeorologische Sensorik und Maschinelles Lernen am KIT Campus Alpin eingebettet sein.

Das übergeordnete Ziel des Projekts EuRadCA ist es, die quantitative Niederschlagsabschätzung (QPE) aus Wetterradar auf europäischer Ebene mit Hilfe fortschrittlicher Radar-Datenverarbeitung, neuer Radar-Gauge-Anpassungstechniken, KI-Methoden und Beobachtungen von persönlichen Wetterstationen (PWS) zu verbessern. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern an der Universität Stuttgart durchgeführt, die sich auf die Qualitätskontrolle der PWS-Daten und deren Zusammenführung mit Radar konzentrieren, sowie mit Partnern der TU Delft, die sich auf die klassische Radar-Datenverarbeitung und eine skalierbare, reproduzierbare Verarbeitungs-Pipeline für europaweite Daten konzentrieren.

Ihre Hauptaufgaben werden sein:

• Entwicklung eines generativen künstlichen neuronalen Netzwerks (ANN) für probabilistische Radar-QPE unter Verwendung von Einzel- und Dualpol-Radardaten.
• Erweiterung des entwickelten generativen ANN, um zusätzliches Conditioning auf Regenmessdaten zu ermöglichen, um ein zusammengeführtes Radar-Gauge-Produkt bereitzustellen.
• Entwicklung einer KI-basierten Qualitätskontrollmethode für Radardaten.
• Anwendung und Evaluierung der entwickelten Methoden auf europäischer Ebene anhand von Daten aus dem OPERA-Radarnetzwerk.

Ihr Profil:

• Sie haben einen MSc-Abschluss in Naturwissenschaften, Geowissenschaften, Mathematik, Informatik oder verwandten Bereichen.
• Starke Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python.
• Grundkenntnisse im Deep Learning, vorzugsweise in PyTorch.
• Expertise im Umgang mit großen Datensätzen und maschinellen Lernabläufen.
• Grundkenntnisse in Meteorologie und Fernerkundung; sowie das Gespür, Daten und Code mit realen Beobachtungen und Herausforderungen zu verknüpfen.
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Wir bieten:

• Wissenschaft für Impact: Beschäftigen Sie sich mit gesellschaftlich relevanten Themen in einem hervorragenden wissenschaftlichen Umfeld, das Veränderungen ermöglicht.
• Flexible Arbeitszeiten: Nutzen Sie flexible Arbeitszeitmodelle, Homeoffice-Optionen, Teilzeitmodelle und einen Anspruch auf 30 Tage Jahresurlaub, um eine optimale Work-Life-Balance zu erreichen.
• Karriere- und Entwicklungsmöglichkeiten: Wir bieten Ihnen ein strukturiertes Einarbeitungsprogramm, ein breites Spektrum an Weiterbildungsmöglichkeiten und individuelle Unterstützung, um Ihr persönliches Wachstum zu fördern.
• Familienfreundlichkeit: Das Programm „KIT-Familie+“ unterstützt Sie bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie durch Kinderbetreuungsangebote, Ferienaktivitäten, ein Eltern-Kind-Büro und Unterstützung bei der Pflege von Angehörigen.
• Gesund bleiben: Unter dem Motto „Fit am KIT – Körper, Geist und Seele“ fördern wir Ihr Wohlbefinden durch Fitnesskurse, Programme zur psychischen Gesundheit und regelmäßige Vorsorgeuntersuchungen.
• Individuelle Zusatzleistungen: Genießen Sie eine betriebliche Altersvorsorge (VBL), einen monatlichen Zuschuss von 25 € für ein JobTicketBW sowie ein breites Angebot an kulturellen und Freizeitprogrammen.

Jobdetails:

• Standort: Garmisch-Partenkirchen
• Gehalt: Entgeltgruppe 13 TV-L; die Einstufung erfolgt nach persönlichen und fachlichen Qualifikationen.
• Vertragsdauer: 3 Jahre

Kontakt:

• Linienmanagement Kontakt: Dr. Christian Chwala
• Allgemeine Bewerbungsfragen: Kristin Rink – Personalservice (PSE)

Chancengleichheit:

Am KIT schätzen wir die Vielfalt unserer Mitarbeiter; unterschiedliche Perspektiven und Hintergründe bereichern unsere Arbeit. Wir bevorzugen eine ausgewogene Anzahl an Mitarbeitern (f/m/d). Daher bitten wir Frauen, sich auf diese Stelle zu bewerben. Bewerbungen von anerkannten schwerbehinderten Personen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbungsfrist:

Stellenausschreibungsnummer: 207/2026