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Institute for Advanced Simulation (IAS)

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Ausschreibender Bereich: JSC - Jülich Supercomputing Centre
Kennziffer: 2019-456

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Das Jülich Supercomputing Centre (JSC) am Forschungszentrum Jülich betreibt eine der leistungsstärksten Supercomputer-Infrastrukturen in Europa für wissenschaftliche und technische Anwendungen und unterstützt deutsche und europäische Wissenschaftler bei der Nutzung dieser Systeme für ihre Wissenschaft. Die Abteilung Föderierte Systeme und Daten (FSD) am JSC entwickelt Software für Datenanalyse, Datenmanagement und Workflow-Management auf verteilten Daten- und Computersystemen. Die Arbeitsgruppe Erdsystemdatenexploration der FSD Abteilung wendet diese Software an, um neue Analysemethoden für Erdsystemdaten mit den Schwerpunkten Luftqualität und Wetter zu entwickeln. Im Rahmen des ERC Advanced Grants IntelliAQ arbeitet ein Großteil der Gruppe an modernen Deep Learning Methoden zur Unterstützung von Analysen der globalen Luftqualität. In diesem Zusammenhang betreiben wir das Datenzentrum für den Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR), das eine der weltweit größten Sammlungen von Luftqualitätsdaten enthält. Zur Unterstützung der nächsten Phase von TOAR würden wir gerne unsere Fähigkeiten zur statistischen Analyse von Luftqualitätsdaten und deren Variabilität und Trends ausbauen und eine fundierte Bewertung des Erfolgs von maschinellem Lernen im Vergleich zu klassischen statistischen Methoden durchführen können.

Verstärken Sie diesen Bereich zum nächstmöglichen Zeitpunkt als

Statistiker (w/m/d) für komplexe Umweltdatenanalysen

Ihre Aufgaben:

  • Entwicklung und Umsetzung moderner, komplexer statistischer Methoden zur Analyse der Variabilität und Trends sowie der Repräsentativität globaler Spurenstoffmessungen aus der TOAR Datenbank
  • Statistik-Beratung für die Entwicklung eines automatischen Software-Tools zur Qualitätskontrolle der TOAR Daten (AutoQC4Env) und Unterstützung bei der Implementierung neuer statistischer Methoden in das Tool
  • Entwicklung und Anwendung von Evaluierungsmethoden für die Leistungsfähigkeit und Robustheit maschineller Lernverfahren im Kontext der Umweltdatenanalyse
  • Unterstützung der ESDE Gruppenmitglieder bei statistischen Fragestellungen in Bezug auf die Umweltdatenanalyse

Ihr Profil:

  • Masterabschluss mit anschließender Promotion an einer deutschen oder international anerkannten Universität in den Fachrichtungen Mathematik, Physik oder Umweltwissenschaften mit einer soliden Ausbildung in fortgeschrittenen statistischen Methoden
  • Ausgewiesene Stärke in den theoretischen Konzepten und der Anwendung statistischer Verfahren, welche im Kontext der Umweltdatenanalyse eingesetzt werden (timeseries analysis, statistical modelling, ARIMA, Generalized Additive Mixed Models, Gaussian processes, hypothesis testing, Bayesian methods)
  • Erfahrung in der Softwareentwicklung mit R, Python, C++, oder C
  • Bereitschaft, sich in neue Entwicklungen in den Bereichen Statistik und Data Science einzuarbeiten
  • Starke Teamorientierung und ein sehr gutes englisches Sprachniveau

Unser Angebot:

  • Möglichkeit, in einem offenen und engagierten Team an interessanten Forschungsfragen mit hoher gesellschaftlicher Relevanz zu arbeiten
  • Hervorragende Forschungs- und IT-Infrastrukturen in einer der größten Forschungseinrichtungen Europas
  • Internationale und interdisziplinäre Arbeitsumgebung
  • Umfangreiches Weiterbildungsangebot
  • Attraktive Gleitzeitgestaltung und vielfältige Angebote zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie
  • Eine zunächst bis zum 30.09.2023 befristete Stelle mit der Möglichkeit einer längerfristigen Perspektive
  • Die Möglichkeit zur `vollzeitnahen` Teilzeitbeschäftigung
  • Vergütung und Sozialleistungen nach dem Tarifvertrag des öffentlichen Dienstes (TVöD-Bund)


Das Forschungszentrum Jülich fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt.

Zusatzinformationen

Die Position ist bis zur erfolgreichen Besetzung ausgeschrieben. Bitte bewerben Sie sich daher möglichst zeitnah. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser
Online-Bewerbungsportal!

Fragen zur Ausschreibung?
Kontaktieren Sie uns gerne unter Angabe der Kennziffer 2019-456: karriere@fz-juelich.de
Bitte beachten Sie, dass aus technischen Gründen keine Bewerbungen per E-Mail angenommen werden können.


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