Bundesamt fur Meteorologie und Klimatologie MeteoSchweiz
Zurich-Flughafen (und Homeoffice) | 80-100%
Diesen Beitrag konnen Sie leisten
In der Entwicklung und Implementierung von ML-Tools sowie Prozessen zur Optimierung von ML-Projekten unterstutzen
Entwicklung und Training datengetriebener ML-Modelle fur Wetter- und Klimavorhersagen, inklusive Prototyping von Use Cases auf Basis von Messdaten
Analyse, Verarbeitung und automatische Qualitatskontrolle grosser meteorologischer Datensatze aus dem MeteoSchweiz-Datenarchiv
Zusammenarbeit mit erfahrenen Fachwissenschaftler/innen bei der Umsetzung neuer Ansatze in der Wetter- und Klimavorhersage
Die Schaffung von Synergien im Bereich des MLOps vorantreiben
Das macht Sie einzigartig
Hochschulabschluss (mind. ISCED 6) im Bereich Informatik, Mathematik, Data Science oder oder den Naturwissenschaften (z. B. Physik, Meteorologie) mit einem starken Fokus auf datengetriebene Methoden
Gute Kenntnisse im Anwenden und Anpassen von Machine -Learning Algorithmen mit Frameworks wie PyTorch sowie in Data-Science-Prozessen (z. B. Experiment-Tracking, Modellbewertung)
Erfahrung im Umgang mit grossen Datensatzen, insbesondere Wetter- und Klimadaten
Kenntnisse in High-Performance Computing (HPC) und Containerisierung (z. B. Docker) sind von Vorteil
Kreative und problemlosungsorientierte Denkweise sowie ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfahigkeiten in zwei Amtssprachen und Englisch
Auf den Punkt gebracht
Als Hochschulpraktikant/-in Machine Learning werden Sie Teil des Machine Learning Integrationsteams. Sie helfen bei der Entwicklung von Frameworks und Werkzeugen, die im Bereich des ML eingesetzt werden. Zudem unterstutzen Sie die Fachwissenschaftler/innen bei der Entwicklung innovativer, datengesteuerter Ansatze fur Schweizer Wetter- und Klimaanwendungen.
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