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Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit

Entwicklung innovativer Data Science Methoden im Bereich der Klimainformatik

Beginn

1. Dezember 2018

Dauer

zunächst befristet auf 3 Jahre

Vergütung

bis Entgeltgruppe 14 TVöD

Beschäftigungsgrad

Vollzeit

"Spitzenforschung braucht auf allen Ebenen exzellente Köpfe - besonders noch mehr weibliche! Starten Sie bei uns, wir freuen uns auf Ihre Bewerbung" Ihre Prof. Dr. Pascale Ehrenfreund - Vorsitzende des Vorstands

Ihre Mission:

Den thematischen Schwerpunkt der Forschung im Institut für Datenwissenschaften in Jena bilden Arbeiten im Bereich Datenmanagement sowie die Analyse und Verarbeitung von großen und heterogenen Datenmengen. Die Arbeiten ergänzen zum einen etablierte Forschungsgebiete in den DLR-Instituten und erweitern zum anderen die Kernkompetenzen des DLR. Das Institut für Datenwissenschaften baut auf eine ausgeprägte interne Vernetzung mit DLR Instituten auf und trägt in enger Kooperation mit regionalen Forschungs- und Industriepartnern zu Lösungen für die vielschichtigen Herausforderungen der Themen Big Data, IT-Sicherheit, Citizen Science und Smart Systems bei.

Im Rahmen der Arbeitsgruppe ‚Climate Informatics‘ werden innovative Data Science Methoden aus dem Bereich der Kausalen Inferenz und Deep Learning zur Analyse von Erdsystemdaten (Beobachtungsdaten und Erdsystemmodelldaten) entwickelt. Die methodologischen Kernthemen der Gruppe umfassen graphische Modelle, kausale Inferenzalgorithmen, nichtlineare Zeitreihenanalyse, und Deep Learning. Dabei wird eng mit Klimawissenschaftlern zusammengearbeitet. Die Methoden sind jedoch flexibel und offen für Ihre Ideen!

Ihre Aufgaben beinhalten:

  • Entwicklung neuer hocheffizenter zeitreihenbasierter Data Science Methoden zur Kausalitätsdetektion, u.a. unter Einbeziehung von modernen maschinellen Lernverfahren
  • Validierung der Methoden anhand von Benchmark-Datensätzen
  • Implementierung der Methoden in gut dokumentierter Software
  • Anwendung der Methoden auf Beobachtungsdaten und Erdsystemmodelldaten
  • Integration der Methoden in das ESMValTool
  • Wissenschaftliche Auswertung und Publikation der Ergebnisse
  • Präsentation der Ergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen

Wir bieten sehr gut ausgestattete Stellen mit der Möglichkeit von mehrmonatigen Auslandsaufenthalten am Imperial College, Carnegie Mellon University, NCAR Boulder, Caltech und bei weiteren Kooperationspartnern.

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom/Master) der Informatik, Statistik, Physik oder Mathematik
  • Promotion im Bereich Informatik, Physik, Statistik, angewandter Mathematik oder Data Science
  • mehrjährige Erfahrung auf dem Gebiet maschinelles Lernen, Data Mining und statistische Modelle
  • exzellente Programmierkenntnisse, insb. in Python mit Bezug zu machine learning (z.B. Sklearn)
  • Erfahrung in der selbständigen Bearbeitung von komplexen Forschungsaufgaben
  • Englisch fließend in Wort und Schrift
  • Kreativität und starke Motivation zur Entwicklung von neuen Data Science Methoden zur Anwendung in der Klimaforschung

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (m/w/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

  • Jetzt online bewerben
  • Sie können sich diese Stellenanzeige per E-Mail zusenden und Ihre Bewerbung am stationären Computer oder Laptop erstellen.

    Wir benötigen Ihre digitalen Bewerbungsunterlagen (PDF). Die Übermittlung wird von einigen Mobilgeräten nicht standardmäßig unterstützt. Bitte erstellen Sie Ihre Bewerbung an einem PC/Laptop.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Dr. Jakob Runge
Institut für Datenwissenschaften

Tel.: +49 2203 601-3770

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