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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine-Learning-Modelle zur Wettervorhersage und optimiere deren Leistung.
- Arbeitgeber: Das ZSW ist ein führendes Forschungsinstitut für erneuerbare Energien und KI-Anwendungen.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, moderne Büros und ein starkes Gesundheitsmanagement.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit direktem Einfluss auf die Energiewende und erlebe eine kreative Teamkultur.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Deep Learning, Meteorologie oder verwandten Bereichen; Python-Kenntnisse sind ein Muss.
- Andere Informationen: Bewerbungen sind über den Online-Button möglich; befristete Anstellung nach Absprache.
Einleitung
Energie mit Zukunft. Das Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) gehört zu den führenden Instituten für angewandte Forschung in den großen Themen der Energiewende: Photovoltaik, Windenergie, Batterien, Brennstoffzellen, Elektrolyse, eFuels, Circular Economy, Politikberatung sowie die Nutzung von KI zur Prozess- und Systemoptimierung. Gemeinsam mit der Industrie ebnen wir neuen Technologien den Weg in den Markt. An den ZSW-Standorten Stuttgart und Ulm arbeiten dafür mehr als 300 Kolleginnen und Kollegen sowie rund 100 wissenschaftliche und studentische Hilfskräfte. Das ZSW betreibt zudem ein Testfeld für Windenergie und ein weiteres Testfeld für PV-Anlagen. Wir sind Mitglied der Innovationsallianz Baden-Württemberg (innBW), einem Bündnis aus zehn wirtschaftsnahen Forschungseinrichtungen.
Für das Fachgebiet Systemanalyse (SYS) am Standort Stuttgart suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt Studierende (m/w/d) für:
Abschlussarbeit Master (m/w/d) im Bereich Machine-Learning-Methoden zur numerischen Wettervorhersage.
Aufgaben
- Beschreibung des GraphCast-Modells und dessen Datenbasis
- Übersicht alternativer Ansätze zur datengetriebenen Wettervorhersage (z.B. FourCastNet, FuxiWeather, PanguWeather)
- Stand der Forschung hinsichtlich GNN-basierter Lokalmodelle
- Implementierung eines Frameworks zur Erstellung von GraphCast-Vorhersagen auf der ZSW-Infrastruktur
- Bewertung der Vorhersagegüte des globalen GraphCast-Modells für Deutschland im Vergleich zu ICON-D2
- Anwendung des Ansatzes (Oskarsson et al., arXiv:2309.17370) zur Entwicklung eines GNN-Lokalmodells für Deutschland basierend auf ICON-D2
- Training des Modells auf historischen ICON-D2-Daten
- Evaluation und Optimierung der Modellkonfigurationen
Ihr Profil
- Studium in einem relevanten Studiengang (Deep Learning, Optimierung, Meteorologie)
- Souveränes Arbeiten mit Python (pytorch, tensorflow)
- Sehr gute Englischkenntnisse
- Begeisterung für anwendungsorientierte Forschung
- Vorteilhaft: Erfahrung in Numerischer Wettervorhersage und Umgang mit Linux
Kontakt & Bewerbung
Das Arbeitsverhältnis ist nach Absprache befristet. Bei Interesse bewerben Sie sich bitte über den "Jetzt online bewerben"-Button. Für fachliche Fragen steht Herr Christian Bär unter +49 711 7870-325 zur Verfügung. Weitere Informationen finden Sie unter.
Unser Angebot
- Forschung für die Industrie mit unmittelbarem Praxisbezug
- Kreative Arbeitsatmosphäre mit flachen Hierarchien
- Flexible Arbeitszeiten
- Gute Anbindung an ÖPNV und Fahrradstellplätze
- Modern ausgestattete Arbeitsumgebung
- Betriebliches Gesundheitsmanagement
Abschlussarbeit Master (m/w/d) im Bereich Machine- Learning- Methoden zur numerischen Wettervor[...] Arbeitgeber: UniNow GmbH
Kontaktperson:
UniNow GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Abschlussarbeit Master (m/w/d) im Bereich Machine- Learning- Methoden zur numerischen Wettervor[...]
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Branche, um mehr über die aktuellen Trends im Bereich Machine Learning und Wettervorhersage zu erfahren. Oft können persönliche Kontakte dir wertvolle Einblicke geben und dich auf offene Stellen aufmerksam machen.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in relevanten Projekten oder Hackathons. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten in Python und Machine Learning, sondern auch dein Interesse an praktischer Forschung. Solche Erfahrungen können dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich der numerischen Wettervorhersage und Machine Learning. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Artikel, um bei einem möglichen Vorstellungsgespräch fundierte Gespräche führen zu können und dein Wissen zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf deine Programmierkenntnisse in Python beziehen. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow zu erläutern und eventuell sogar praktische Beispiele zu präsentieren, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Abschlussarbeit Master (m/w/d) im Bereich Machine- Learning- Methoden zur numerischen Wettervor[...]
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, wie Kenntnisse in Python und Erfahrungen in der numerischen Wettervorhersage. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Machine Learning, insbesondere in Bezug auf Deep Learning und meteorologische Anwendungen, hervor. Zeige, wie deine bisherigen Projekte oder Studiengänge dich auf diese Abschlussarbeit vorbereiten.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für anwendungsorientierte Forschung und deine Motivation für das Thema der Abschlussarbeit darlegst. Erkläre, warum du gerade bei ZSW arbeiten möchtest und was du zur Forschung beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Ein fehlerfreies und gut strukturiertes Dokument hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei UniNow GmbH vorbereitest
✨Verstehe das Unternehmen und seine Projekte
Informiere dich über die aktuellen Forschungsprojekte des ZSW, insbesondere im Bereich Machine Learning und Wettervorhersage. Zeige während des Interviews, dass du die Ziele und Herausforderungen des Unternehmens verstehst und wie deine Abschlussarbeit dazu beitragen kann.
✨Bereite technische Fragen vor
Da die Position Kenntnisse in Python und Machine Learning erfordert, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Übe, wie du deine Erfahrungen mit Tools wie PyTorch und TensorFlow erklären kannst, und sei bereit, spezifische Beispiele aus deinen bisherigen Projekten zu nennen.
✨Zeige Begeisterung für angewandte Forschung
Das ZSW sucht nach Kandidaten, die eine Leidenschaft für anwendungsorientierte Forschung haben. Bereite einige Gedanken darüber vor, warum du dich für diesen Bereich interessierst und welche Ideen du für zukünftige Projekte hast.
✨Stelle eigene Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Arbeitsweise und die Kultur des ZSW zu erfahren. Fragen zur Teamstruktur oder zu den nächsten Schritten in der Forschung sind immer gut.
