Vacancies
Titel Contact Person Application Deadline

29.01.2023

The position will remain open until a suitable candidate has been found.

The position will remain open until a suitable candidate has been found.

31.01.2023

31.01.2023

23.12.2022

The position will remain open until a suitable candidate has been found.

 

until a suitable candidate has been found

until a suitable candidate has been found

23.12.2022 or until a suitable candidate has been found

23.12.2022 or until a suitable candidate has been found

02.12.2022

until a suitable candidate has been found

until a suitable candidate has been found

until a suitable candidate has been found

15.07.2022

until a suitable candidate has been found

For current Master´s /Bachelor´s thesis opportunities, please check the individual workgroup pages.

Vacancies at the KIT Online Application System

Environmental Data Scientist (w/m/d) im Bereich Forschungsdatenmanagement/-verarbeitung

Category

Academics / Scientists / Engineers (master´s degree) (f/m/d)

Job description

Das KIT-Campus Alpin (IMK-IFU) betreibt ein breites Spektrum an Beobachtungssystemen und Modellen. Diese reichen von klassischen Klimastationen über moderne Fernerkundungssysteme und Treibhausgas Sensoren bis hin zu umfangreichen numerischen Modellsystemen. In solch einer vielfältigen Datenlandschaft haben insbesondere moderne Ansätze des Maschinellen Lernens das Potential, durch die multivariate Verschneidung und Betrachtung der unterschiedlichen Datenquellen neue Erkenntnisse über unser Klimasystem und Wechselwirkungen zwischen verschiedenen klimarelevanten Prozessen zu erlangen.

Ihre Aufgabe ist es, für die diversen Daten des Instituts eine FAIRe Dateninfrastruktur aufzubauen und aktiv weiterzuentwickeln. Des Weiteren entwickeln Sie in enger Abstimmung mit unseren Wissenschaftler/innen Data-Mining- und Machine-Learning-Ansätze zur Identifikation und Anwendung von raum-zeitlichen Zusammenhängen klimarelevanter Größen. Besondere Schwerpunkte liegen dabei auf der Nutzung von internationalen Standards für (Meta)Daten, der Bereitstellung über standardisierte Schnittstellen sowie die Nutzung und Weiterentwicklung von Community-Tools zur Exploration und Analyse von umweltwissenschaftlichen Daten.

Innerhalb der Arbeitsgruppe IFU Dateninitiative & Datenmanagement bilden Sie eine zentrale Schnittstelle zwischen den Wissenschaftler/innen des Instituts und koordinieren und unterstützen die verschiedenen Aktivitäten im Bereich Data Science / Machine Learning sowohl am Institut, als auch in übergeordneten Gruppierungen auf nationaler und internationaler Ebene.

Zu Ihren Aufgabenbereichen gehören:

  • Entwicklung von Datenpipeline Architekturen vom Sensor bis hin zu analysis-ready-data
  • Implementierung von Qualitätschecks für verschiedene Datenquellen
  • Entwicklung und Anwendung von Big-Data-Analytics Lösungen in den Bereichen Environmental Data Science / Machine Learning und Data Mining, inklusive eigenem Publizieren und Einwerben von Projekten
  • Data science as-a-service: Koordination, Betreuung und Entwicklung von Workflows der wissenschaftlichen Arbeiten in den Bereichen Machine Learning, QA/QC.

Personal qualification

- Universitätsabschluss mit Master und / oder Promotion / PhD in (Geo-) Informatik, Computer-, Geo- oder Umweltwissenschaften, Mathematik, Physik oder einem verwandten MINT-Fach mit starkem Bezug zum Wissenschaftlichen Rechnen und Programmieren

- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python (insbes. PyData-Ökosystem) und mehrjährige Erfahrung im Bereich (Environmental) Data Science / Machine Learning

- Dokumentierte Erfahrung in der Nutzung / Analyse von Klima- und Umweltwissenschaftlichen Daten

- Erfahrung in der Nutzung von Cloud-Computing-Infrastrukturen (Kubernetes, Object Storage, etc.), Container-Lösungen (Docker, Singularity), einer modernen Software-Infrastruktur (Git, CI/CD, etc.) und der Entwicklung von Daten-Pipelines und Qualitätssicherung sind von Vorteil

- Deutsch fließend in Wort und Schrift sowie Englischkenntnisse fließend in Wort und Schrift sind von Vorteil

- Sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikations- und Koordinationsfähigkeiten und die Motivation, in einem interdisziplinären Team der Umweltforschung zu arbeiten.
 

Entgelt

EG 13, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind. 

 

More details Apply

Akademische/r Mitarbeiter/in (w/m/d)

Category

Academics / Scientists / Engineers (master´s degree) (f/m/d)

Job description

Das KIT-Campus Alpin (IMK-IFU) betreibt im Rahmen mehrerer Initiativen wie TERENO oder MOSES sowie internationalen Projekten wie WASCAL eine Vielzahl von Beobachtungsstationen. Eine große Herausforderung stellt dabei die FAIRe Bereitstellung und Qualitätssicherung der dabei erhobenen Daten dar. Diese sollen nämlich möglichst direkt nach der Erhebung über standardisierte Schnittstellen und mit umfassenden Metadaten der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. In diesem Kontext setzt man daher verstärkt auf sehr flexible und leichtgewichtige Technologien aus dem Umfeld des Internet-of-Things (IoT). Insbesondere für Sensor- und Zeitreihendaten hat sich dabei inzwischen die SensorThings API (STA) des OpenGeospatialConsortiums (OGC) als vielversprechende und zukunftssichere Schnittstelle erwiesen. Im Rahmen des von der Helmholtz Metadata Collaboration (HMC) geförderten Projekts SensorThings API Metadata ProfiLes for eArTh and Environment (STAMPLATE) wird daher STA als einheitlicher Standard an einigen der größten Umweltforschungseinrichtungen Deutschlands implementiert.

In diesem Kontext entwickeln Sie, gemeinsam mit Partnern aus weiteren Helmholtz-Zentren des Forschungsbereichs „Erde und Umwelt“, thematische STA-Metadatenschemata, integrieren STA in verschiedene Software-Lösungen zur Visualisierung und dem Management von Zeitreihendaten und engagieren sich in der Koordination und Unterstützung der zentrenübergreifenden Software-Entwicklung. So wird im Rahmen von STAMPLATE eine weltweit einzigartige vernetzte Forschungsdateninfrastruktur sowie ein konsistentes Software-Ökosystem geschaffen, womit Zeitreihendaten aus der Umweltforschung FAIR bereitgestellt werden.

Personal qualification

- abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom/Master) und ggf. Promotion in Informatik bzw. MINT oder einem vergleichbaren Fachbereich

- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse insbesondere in Python und/oder vergleichbaren Sprachen

- langjährige Erfahrung im Umgang mit und dem Management von heterogenen (Meta-)Daten aus den Umweltwissenschaften

- Freude an der praktischen Bearbeitung und Umsetzung von technischen und wissenschaftlichen Problemstellungen und Freude am Experimentieren mit neuen Technologien

- sehr gute Kommunikations- und Teamwork-Fähigkeiten

- strukturierte und selbstständige Arbeitsweise

- Deutsch fließend in Wort und Schrift sowie Englischkenntnisse fließend in Wort und Schrift sind von Vorteil

Entgelt

EG 13, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind. 

 

More details Apply