Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning-Prototypen für präzise Wettervorhersagen.
- Unternehmen: MétéoSuisse, führend in der Wetter- und Klimaforschung.
- Vorteile: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten, Gesundheitsförderung und ein engagiertes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Fokus auf Vielfalt und Chancengleichheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wettervorhersage mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung in MLOps und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50850 - 62150 € pro Jahr.
Ce à quoi vous pouvez contribuer:
- Stimuler l'innovation en évaluant et en réalisant des prototypes de nouvelles technologies de Machine Learning et de MLOps axé sur la pratique de concepts (Proofs of Concept, PoC) concrets.
- Piloter l'intégration et la mise en appliquation d'un système de prévision météorologique de pointe basé sur le Machine Learning au sein de MétéoSuisse et du programme Digital Europe Programme (DEP) – Destination Earth.
- Préparer les modèles basés sur Anemoi prêt pour la production et en les évaluant sur les principaux centres de calcul intensif EuroHPC.
- Co-développer de nouvelles approches de prévision en collaboration avec les Data Scientists et les météorologues de MétéoSuisse ainsi que des institutions partenaires à travers l'Europe.
- Concevoir et faire évoluer les outils, services et workflows de Machine Learning qui soutiennent des systèmes de prévision fiables et prêts pour la production sur Cloud- und High-Performance-Computing, tels que Swiss National Supercomputing Centre (CSCS).
Ce qui vous rend unique:
- Diplôme universitaire (au moins niveau ISCED 7) en informatique, mathématiques appliquées, science des données (Data Science) ou dans un domaine semblable.
- Expérience en MLOps, technologies de conteneurisation, plateformes cloud et environnements HPC, par exemple Docker, Kubernetes, Terraform et SLURM.
- Excellentes compétences en programmation Python et bonne maîtrise du framework de Machine Learning PyTorch.
- Personnalité engagée, dotée d'un esprit créatif et orienté vers la résolution de problèmes, ainsi que d'excellentes compétences en communication.
- Maîtrise active d'une langue officielle, connaissance passive d'une deuxième langue officielle, ainsi qu'une très bonne maîtrise de l'anglais.
Ce que nous offrons:
- Travailler pour la Suisse: Nous nous engageons pour le succès du modèle suisse et pour le bien-être de la population.
- La diversité au quotidien: Nous veillons à l'égalité des chances, qui nous permet de déployer nos compétences et d'exprimer des points de vue différents.
- Santé au travail: Nous assistons et conseillons nos collaboratrices et collaborateurs pour toutes les questions liées à la santé physique ou psychique.
L'Office fédéral de météorologie et de climatologie (MétéoSuisse) est le service de météorologie nationale suisse. Nous relevons des données météorologiques et climatiques et effectuons des prévisions pour notre pays. Nous contribuons durablement au bien-être de la population et fournissons des prestations utiles à l'économie, la science et l'environnement. Les offices du Département fédéral de l'intérieur (DFI) s'engagent pour garantir de bonnes conditions de travail et s'investissent pour la santé de leurs collaborateurs. Ils ont reçu le label Friendly Work Space.
Machine Learning Engineer pour les prévisions du climat et de la météo (h/f) Arbeitgeber: Office fédéral de météorologie et de climatologie MétéoSuisse
MétéoSuisse ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten im Bereich der Softwareentwicklung zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation fördert das Unternehmen eine offene und unterstützende Arbeitskultur, in der kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung geschätzt werden. Die Lage in der Schweiz bietet zudem eine hohe Lebensqualität und zahlreiche Freizeitmöglichkeiten in einer der schönsten Regionen Europas.
Kontaktdaten:
Office fédéral de météorologie et de climatologie MétéoSuisse Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Office fédéral de météorologie et de climatologie MétéoSuisse zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer pour les prévisions du climat et de la météo (h/f) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Machine Learning Engineer pour les prévisions du climat et de la météo (h/f) bei Office fédéral de météorologie et de climatologie MétéoSuisse gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Office fédéral de météorologie et de climatologie MétéoSuisse vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Office fédéral de météorologie et de climatologie MétéoSuisse entscheidend sein!
