Werkstudent*in Deep Learning für Wetter- und Klimamodelle

Berlin, DE, 10587

Fraunhofer-Gesellschaft

Die Fraunhofer-Gesellschaft mit Sitz in Deutschland ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Im Innovationsprozess spielt sie eine zentrale Rolle – mit Forschungsschwerpunkten in zukunftsrelevanten...

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Zukunft. Gemeinsam. Entwickeln.

Die Gruppe Angewandtes Maschinelles Lernen (AML), die zur Abteilung für Künstliche Intelligenz (KI) gehört, sucht eine/n studentische/n Mitarbeiter/in zur Unterstützung der wissenschaftlichen Tätigkeiten, insbesondere im Rahmen von interdisziplinären Kooperationen. In der Arbeitsgruppe AML werden neue innovative Lösungen erforscht und entwickelt, die in Zukunft eine große Rolle spielen werden. Werden Sie Teil unseres Teams und gehen Sie mit uns auf Forschungs- und Innovationsreise!

 

Was Sie bei uns tun

  • Testen neuer generativer Deep-Learning-Architekturen für Wetteranwendungen

  • Analyse und Vorverarbeitung von Klima- und Wetterdatentypen, wie Zeitreihen, Bilddaten, Texte und numerische Daten, insbesondere Remote Sensing- oder Radardaten

  • Teilnahme an Projekten im Bereich Extremwetterereignisse und diesbezüglichen Frühwarnsysteme

  • Orchestrierung und Dokumentation von Deep-Learning-Experimenten

  • Untersuchung von erklärbaren KI-Methoden zur Identifizierung der Ursachen von Wetterereignissen

  • Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen

  • Analyse relevanter Literatur und Daten

  • Testen von Software und Frameworks

 

Was Sie mitbringen

  • Studium der Mathematik, Informatik, Physik, Ingenieurwesen o.ä. mit guten bis sehr guten Leistungen

  • Ausgeprägte Programmierfähigkeiten in Python mit Wissen zu Frameworks wie NumPy, Pytorch, Pandas, Scikit-Learn

  • Erfahrung und Selbstsicherheit im Umgang mit Linux (Ubuntu) im Terminal

  • Fortgeschrittenes Wissen im Bereich Maschinelles Lernen und Data Science

  • Ausgeprägtes Interesse an klarem und strukturiertem Code (in Implementierung, Testen, Dokumentieren und Versionierung mit Git)

  • Affinität für State-Of-The-Art Technologien

  • Neugierde am tieferen Verständnis von Deep Learning Architekturen

  • Interesse an der Schnittstelle zwischen KI und Klimawissenschaft

 

Was Sie erwarten können

  • Extrem interessante Herausforderungen in einem wissenschaftlich und zugleich unternehmerisch geprägten Umfeld

  • Attraktives Gehalt

  • Moderner und gut ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage

  • Gute und kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team

  • Möglichkeiten zum Anfertigen einer Master- oder Bachelorarbeit

  • Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zum Homeoffice

 

Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.

 

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die monatliche Arbeitszeit beträgt 80 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. 

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! 
 

 

 

 

 

Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI 

www.hhi.fraunhofer.de 


Kennziffer: 75961                Bewerbungsfrist: 31.10.2024

 

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Tags: Computer Science Deep Learning Git Linux Mathematics NumPy Pandas Python PyTorch Scikit-learn

Region: Europe
Country: Germany

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