Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Kausale Inferenz & Maschinelles Lernen auf Klimamodell- & Beobachtungsdaten

Jena

Deep Learning
Forschung
IT-Security
Machine Learning
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TÄTIGKEIT: Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit

Ihre Mission:

Der Schwerpunkt des DLR-Instituts für Datenwissenschaften in Jena liegt darin, Lösungen für die neuen Herausforderungen der Digitalisierungsära zu finden. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Bereiche Datenmanagement, IT-Sicherheit, Smart Systems (Industrie 4.0) und Bürgerwissenschaften.

Die Gruppe „Kausale Inferenz" am Institut für Datenwissenschaften des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt entwickelt theoretische Grundlagen, Algorithmen und zugängliche Softwarewerkzeuge für kausale Inferenz und maschinelles Lernen und arbeitet eng mit Anwendern der Methoden zusammen. Die Kausale Inferenz ist ein herausforderndes und vielversprechendes Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, dessen Nutzung auf viele Anwendungsbereiche von kritischer Bedeutung für die Gesellschaft ist. Zu den methodischen Kernthemen gehören Kausale Inferenz für raum-zeitliche dynamische Systeme, maschinelles Lernen, Deep Learning und nichtlineare Zeitreihenanalysen.

Die Stelle ist dem Projekt „CausalEarth" zugeordnet, das in enger Zusammenarbeit mit dem Fachgebiet Klimainformatik der TU Berlin besteht. Im Rahmen dieses Projekts werden Methoden im Bereich der Kausalen Inferenz und des Maschinellen Lernens zur datengetriebenen Detektion kausaler Zusammenhänge im komplexen Klima- und Erdsystem entwickelt. Ziel der Stelle ist es, diese Methoden auf raum-zeitliche Klimamodelldaten und Klimabeobachtungsdaten zu evaluieren und anzuwenden.

Ihre Aufgaben beinhalten:

  • Evaluation und Anwendung von Methoden der Kausalen Inferenz und des Maschinellen Lernens auf Klimamodelldaten des CMIP6 und Klimabeobachtungsdaten
  • wissenschaftliche Auswertung der Ergebnisse in Hinblick auf die Detektion kausaler Zusammenhänge zwischen dominaten Moden des Erdsystems, den Einfluss des Klimawandels auf diese Zusammenhänge sowie eine kausale Evaluierung der CMIP6 Modelle
  • Kooperation mit Methodenentwicklerinnen und -entwicklern sowie mit Forschenden aus den Klima- und Erdsystemwissenschaften
  • Publikation der Ergebnisse in Fachjournalen oder bei anerkannten Konferenzen
  • Präsentation der Ergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen

Wir bieten sehr gut ausgestattete Stellen mit der Möglichkeit von mehrmonatigen Auslandsaufenthalten bei europäischen und außereuropäischen Kooperationspartnern. In der Methodenwahl sind Sie insgesamt flexibel. Wir freuen uns auf Ihre Ideen!

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Physik, Mathematik, Statistik, Informatik oder einem vergleichbaren Studiengang im Bereich Geowissenschaften, Klimawissenschaften oder Umweltwissenschaften
  • vertieftes Spezialwissen und mehrjährige Berufserfahrung in der Anwendung statistischer Analyseverfahren mit Bezug zu den Bereichen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz auf Klimamodell- oder Klimabeobachtungsdaten
  • mehrjährige Erfahrung in der selbständigen und eigenverantwortlichen Bearbeitung komplexer Forschungsaufgaben
  • wissenschaftliche Beiträge in den genannten Themengebieten auf einschlägigen nationalen und internationalen Fachtagungen mit Peer-Review und/oder in Fachjournalen mit Peer-Review
  • gutes Englisch in Wort und Schrift
  • gute Programmierkenntnisse
  • ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit wünschenswert
  • Promotion im Bereich Physik, Mathematik, Statistik, Informatik oder einem vergleichbaren Studiengang im Bereich Geowissenschaften, Klimawissenschaften oder Umweltwissenschaften von Vorteil

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 (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik.Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Job-Infos
Berufsfelder
Forschung
Studienfächer
Informatik
Mathematik
Naturwissenschaften
Abschluss
Master/Diplom
Unternehmen
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