Der Deutsche Wetterdienst (DWD) sucht im Rahmen des „STEP UP! Fellowship programme for early career scientists“ ab Januar 2025, befristet für die Dauer von 2 Jahren, am EZMW-Standort Bonn, mehrere
Early Career Fellows (m/w/d)
Der DWD vergibt in einem 2-Jahreszyklus Stipendien an Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler, um im Rahmen eines Gastaufenthalts am EZMW-Standort Bonn an einem Forschungsprojekt zu arbeiten.
Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) ist eine unabhängige internationale Organisation, die von 23 europäischen Mitgliedstaaten und 12 kooperierenden Staaten getragen wird. Es ist weltweit führend im Bereich der globalen Mittelfristvorhersagen, Monatsvorhersagen und jahreszeitlichen Prognosen. Seine Produkte werden den europäischen nationalen Wetterdiensten zur Verfügung gestellt. Der EZMW-Standort in Bonn wurde im Jahr 2021 eröffnet und beherbergt die EU-Aktivitäten des EZMW.
Die Early Career Fellows werden mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus den unterschiedlichsten Teams des EZMW zusammenarbeiten. Die Forschungsarbeiten umfassen zudem die Unterstützung von und die Zusammenarbeit mit dem Center for Earth System Observation and Computational Analysis (Universität Bonn, Universität Köln und Forschungszentrum Jülich).
Neben der Forschungstätigkeit am EZMW ist ein zielgerichtetes Weiterbildungsprogramm zur Kompetenzentwicklung der Early Career Fellows wichtiger Bestandteil des Fellowship-Programms.
atum 01.01.2025 Vollzeit/Teilzeit Vertragsart Befristet Early Career Fellows (m/w/d)
Bewerbungsfrist 21. August 2024
Arbeitsbeginn 01.01.2025
Arbeitszeit Vollzeit/Teilzeit
Vertragsart befristet
Laufbahn Praktikum
Bewerbergruppe: Tarifbeschaeftigte
Bezeichnung: Deutscher Wetterdienst
Ort: Köln
PLZ: 51147
Bundesland: Nordrhein-Westfalen
Die folgenden Forschungsthemen des Fellowship-Programms stehen zur Auswahl:
Thema 1: Interfacing mit Digitalen Zwillingen
Thema 2: Generatives maschinelles Lernen (ML)
Thema 3: Untersuchung der Nutzung von GNSS-R-Beobachtungen über der Landoberfläche
Thema 4: Untersuchung der Auswirkungen des Land Data Assimilation System (LDAS) auf die Hochwasservorhersage
Thema 5: Nutzung von Beobachtungen zur Verbesserung von Wolken- und Niederschlagsprozessen für die numerische Wettervorhersage
Es ist möglich, sich für mehrere Themen zu bewerben. Bitte gebe in Deiner Bewerbung an, für welche(s) Projekt(e) Sie sich bewerben (mit Angabe einer Rangfolge).
Mehr Informationen zu dem Aufgabengebiet der einzelnen Forschungsthemen, der Möglichkeit einer Verlängerung im Rahmen einer Promotion und zum Programm allgemein finden Sie hier hier:
https://www.dwd.de/DE/derdwd/arbeitgeber/einsteigen/fellowship/fellowship.html?nn=20138
Das sollten Sie unbedingt mitbringen:
- Erfolgreich abgeschlossenes naturwissenschaftliches oder technisches Hochschulstudium (Bachelor, Master, Diplom), vorzugsweise der Physik, Mathematik, Informatik, Umweltwissenschaften, Hydrologie, Ozeanographie und Meteorologie
- Sichere Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift (mind. Level B2 CEFR)
Das wäre wünschenswert:
Thema 1:
- Erfahrung und/oder Fachwissen in der numerischen Modellierung physikalischer Prozesse
- Kenntnisse in Shell-Skripten und Python sowie die Fähigkeit, (Fortran-) Codes zu lesen und zu verstehen
- Hintergrund in globalen oder regionalen Simulationen
Thema 2:
- Erfahrung im Training generativer maschineller Lernmodelle, die auf Bilder/Videos oder ähnliche Anwendungen angewendet
- Gute Kenntnisse in Python (oder einer ähnlichen Sprache)
- Erfahrung in der Entwicklung generativer Modelle
Thema 3:
- Fachkenntnisse in der Assimilation von Landoberflächendaten und der Modellierung des Strahlungstransfers
- Erfahrung im Umgang mit Erdbeobachtungsdatensätzen
- Ausgeprägte Programmierkenntnisse, idealerweise in Python, Fortran und UNIX-Shell-Skripting
Thema 4:
- Fachkenntnisse in den Bereichen Landdatenassimilation, Landoberflächenmodellierung und/oder hydrologische Datenanalyse
- Fachkenntnisse in numerischer Modellierung und/oder Datenassimilation
- Erfahrung mit globalen oder regionalen Simulation