Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und trainiere Machine Learning Modelle für Wettervorhersagen.
- Unternehmen: ETH Zürich, führend in Klimaforschung und innovativen Technologien.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, dynamisches Team und einzigartige Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Engagiertes Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Nachhaltigkeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wettervorhersage mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Data Science, Computer Science oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Das Center for Climate Systems Modeling (C2SM) an der ETH Zürich, in Partnerschaft mit dem Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie (MeteoSwiss), entwickelt innovative Methoden zur Nutzung von maschinellem Lernen für die numerische Wettervorhersage und Klimamodellierung.
Projekt Hintergrund
Wir suchen einen motivierten Machine Learning Scientist, der dem Entwicklungsteam des Varda-Maschinenlern-Wettervorhersagesystems beitritt. Das Modell wird mit Archivdaten aus den operativen Vorhersagen und Beobachtungen von MeteoSwiss trainiert, mit dem Ziel, genaue und schnelle Vorhersagen für den kurzfristigen bis mittelfristigen Zeitraum bereitzustellen. Ein zentrales Element dieses Vorhabens ist Anemoi, ein Rahmenwerk, das vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) entwickelt wurde, um KI-Anwendungen in der Wetter- und Klimawissenschaft zu unterstützen.
- Weiterentwicklung und Training des maschinellen Lernmodells in Anemoi mit Fokus auf regionale Wettervorhersagen
- Verbesserung des Systems durch Integration von Beobachtungsdaten oder Arbeit an Ensemble-Methoden
- Integration der Pipeline für maschinelles Lernen in die Produktion
- Feinabstimmung und Validierung des Modells gegen bestehende numerische Modelle und Beobachtungen
- Kurierung und Validierung von ML-Trainingsdatensätzen
Das Stellenangebot ist auf zwei Jahre befristet.
Profil
- Universitätsabschluss (MSc oder PhD) in Datenwissenschaft, Informatik, Physik oder einem verwandten Bereich
- Erfahrung im Training und der Validierung von großangelegten Deep-Learning-Modellen auf verteilten Systemen
- Starke Programmierkenntnisse in Python und Vertrautheit mit einem modernen ML-Stack (z.B. PyTorch, Hydra, zarr, dask) sowie Best Practices in MLOps
- Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen oder Erfahrung in Hochleistungsrechnen (HPC) ist von Vorteil
- Erfahrung mit Wetter- und Klimaanwendungen sowie Wetterensemble-Vorhersagen ist von Vorteil
- Sie sind kreativ, lösungsorientiert und verfügen über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, in interdisziplinären Teams zu arbeiten
- Gute Kenntnisse in gesprochenem und geschriebenem Englisch
Arbeitsplatz
Wir bieten
- Einzigartige Möglichkeiten zur Entwicklung modernster Systeme für maschinelles Lernen und zur Gestaltung der Zukunft der Wettervorhersage
- Sie werden Teil eines dynamischen Teams, das an der Schnittstelle zwischen bahnbrechender Forschung und realen Anwendungen arbeitet
- Wir setzen uns für eine vielfältige und integrative Arbeitsumgebung ein und bieten flexible Arbeitsbedingungen, um die Work-Life-Balance aller Teammitglieder zu unterstützen
Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit. In Übereinstimmung mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website zu Chancengleichheit und Vielfalt, um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, das jedem Wachstum und Gedeihen ermöglicht. Nachhaltigkeit ist ein Kernwert für uns – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.
Neugierig? Wir auch.
Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit den folgenden Unterlagen:
- Lebenslauf
- Referenzliste
Weitere Informationen über C2SM finden Sie auf unserer Website. Fragen zur Position richten Sie bitte an Dr. Xavier Lapillonne (keine Bewerbungen). Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen akzeptieren, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt. Wir möchten darauf hinweisen, dass die Vorauswahl von den zuständigen Recruitern und nicht von künstlicher Intelligenz durchgeführt wird. In Ihrer Bewerbung beziehen Sie sich bitte auf Polytechnicpositions.com.
Machine Learning Scientist for Weather and Climate Arbeitgeber: Polytechnicpositions
ETH Zürich bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Machine Learning Scientists, die an der Spitze der Wetter- und Klimaforschung stehen. Mit einem dynamischen Team, das innovative maschinelle Lernsysteme entwickelt, fördern wir eine inklusive Kultur und bieten flexible Arbeitsbedingungen, um die Work-Life-Balance zu unterstützen. Unsere Verpflichtung zu Vielfalt und Nachhaltigkeit schafft ein inspirierendes Umfeld, in dem Mitarbeiter wachsen und ihre Fähigkeiten entfalten können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Scientist for Weather and Climate erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Unternehmen, die dich interessieren, und besuche deren Karriereseiten regelmäßig. Oft gibt es Stellenangebote, die nicht auf großen Jobportalen veröffentlicht werden.
✨Tipp Nummer 2
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen über mögliche Stellen. Oft erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Positionen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor. Informiere dich über das Unternehmen und die spezifischen Projekte, an denen du arbeiten würdest. Zeige, dass du wirklich interessiert bist!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das erhöht deine Chancen, da wir Bewerbungen dort bevorzugen. Vergiss nicht, deine Unterlagen gut zu strukturieren und auf die Stelle abzustimmen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Scientist for Weather and Climate mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig:Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, wie du zur Stelle als Machine Learning Scientist passt. Hebe relevante Projekte hervor, die du gemacht hast, und zeige, wie deine Fähigkeiten in Python und MLOps dir helfen werden, das Team zu unterstützen.
Referenzen sind wichtig:Vergiss nicht, eine Liste von Referenzen beizufügen! Diese sollten Personen sein, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen bestätigen können. Es ist immer gut, wenn jemand aus der Branche oder ein Professor bereit ist, für dich zu sprechen.
Sprich die Sprache des Unternehmens:Achte darauf, dass deine Bewerbung die Begriffe und den Stil aus der Stellenbeschreibung aufgreift. Das zeigt, dass du die Anforderungen verstanden hast und dich mit der Mission von C2SM identifizieren kannst. Verwende Begriffe wie 'Klimamodellierung' und 'Wettervorhersage', um deine Relevanz zu unterstreichen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir möchten dich ermutigen, deine Bewerbung über unser Online-Portal einzureichen. So stellst du sicher, dass alles richtig ankommt und du keine wichtigen Schritte verpasst. Außerdem ist es der einzige Weg, um in den Auswahlprozess aufgenommen zu werden!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Polytechnicpositions vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Wettervorhersage vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Blogs, um ein tiefes Verständnis für die Technologien zu entwickeln, die in der Varda-Plattform verwendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Arbeit mit großen Datensätzen und Deep-Learning-Modellen demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Position interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du in der Vergangenheit mit verschiedenen Fachbereichen zusammengearbeitet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen über das Team, die Projekte und die Unternehmenskultur vor. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, herauszufinden, ob die Stelle wirklich zu dir passt.
