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Ausschreibender Bereich: JSC - Jülich Supercomputing Centre
Kennziffer: 2020D-067

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Das Jülich Supercomputing Centre (JSC) im Forschungszentrum Jülich betreibt eine der leistungsfähigsten HPC-Infrastrukturen Europas, die es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie Ingenieurinnen und Ingenieuren ermöglicht, hochkomplexe und gesellschaftlich relevante Probleme durch Simulationen zu lösen. Die Simulationslaboratorien des JSC führen domänenspezifische Forschung durch und unterstützen die Nutzergemeinden auf hohem Niveau. Die Abteilung “Föderierte Systeme und Daten” im JSC entwickelt Software für die Datenanalyse, das Datenmanagement und den Zugriff auf verteilte Speicher- und Computersysteme. Die Forschungsgruppe Erdsystemdatenexploration setzt diese Systeme ein, um mit Deep Learning Methoden globale und regionale Wetterdaten zu analysieren und verbesserte Vorhersagen zu entwickeln. In dem interdisziplinären Verbundprojekt „KISTE“ (KI STrategie für Erdsystemdaten) geht es speziell darum neue KI Strategien zu entwickeln, die Probleme in unterschiedliche gesellschaftlich relevanten Aspekten der Umwelt- und Erdsystemforschung angehen. Der Aufbau einer einfach nutzbaren Daten- und Software-Plattform für Umwelt-KI-Anwendungen wird angestrebt, sowie die Entwicklung von online Ressourcen, die eine ortsungebundene Ausbildung von Forschenden und künftiger Umwelt-KI Experten ermöglichen.

Verstärken Sie diesen Bereich zum nächstmöglichen Zeitpunkt als

Doktorand (w/m/d) – Anwendung von unsupervised Machine Learning auf Luftqualitätsdaten mit Fokus auf biogenen Emissionen

Ihre Aufgaben:

Ein wichtiges Forschungsziel im KISTE Projekt ist die aktuell verwendeten Methoden zu ergänzen. Wir nutzen Interpolation, Qualitätskontrolle der Daten und sagen die Luftqualität vorher. Es wird Ihre Aufgabe sein, die raumzeitlichen Wirkungszusammenhänge zwischen dem Pflanzenzustand und der Luftbelastung zu untersuchen. Aktuell werden hauptsächlich Supervised Learning Methoden eingesetzt. Mit dem Ziel, saisonale Prognosen zu Extremwerten der Luftbelastung zu erstellen und so einen besseren Schutz der menschlichen Gesundheit und der Vorsorge gegen Pflanzenschäden zu ermöglichen, werden Sie zusätzlich Unsupervised Learning Methoden entwickeln.
Ihre Aufgaben im Detail:

  • Entwicklung von Unsupervised Learning Tools für Pflanzenemissionen
  • Statistische Analyse von dem Zusammenhang von Pflanzenemissionen und Luftqualität in verschiedenen Jahreszeiten sowie für verschiedene Stresssituationen der Pflanzen
  • Präsentation und Diskussion der entwickelten Learning Tools in einer Reihe von Kolloquien für Erdwissenschaftler und Datenwissenschaftlern
  • Verfassen von Artikeln über die technischen Entwicklungen und die Wechselwirkungen der Luftqualität und Pflanzenemissionen
  • Mitwirken bei dem Aufbau eines Massive Open Online Course (MOOC), bei dem die neu entwickelten Methoden einer großen Hörerschaft zugänglich gemacht werden

Ihr Profil:

  • Masterstudium im Bereich Umwelt, Physik, angewandte Mathematik oder eine anderes Fachs das relevant ist für die Erforschung von Umweltverschmutzung
  • Expertise in HPC Systemen und Workflows numerischer Modellierung
  • Erfahrung bei der Programmierung in Python und SQL Datenbanken
  • Erfahrung im Umgang mit sehr großen Dateien
  • Starkes Interesse in KI, maschinelles Lernen und statistische Datenanalyse
  • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten sowie organisatorische Fähigkeiten
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift


Unser Angebot:

  • Eine außergewöhnliche Forschung und eine hochleistungsfähige wissenschaftliche Computer-Infrastruktur am JSC – optimale Voraussetzungen für eine erfolgreiche und zeitgerechte Promotion
  • Eine hochmotivierte und internationale Arbeitsgruppe innerhalb einer der größten Forschungseinrichtungen in Europa
  • Mitarbeit in hochrangigen Organisationen wie beispielsweise der internationalen Energieagentur
  • Teilnahme an Projekttreffen sowie internationalen Tagungen
  • Weiterentwicklung Ihrer persönlichen Stärken, z.B. durch ein umfangreiches Trainingsangebot von internationalen Experten und die Teilnahme an überfachlichen Seminaren inklusive Zertifikat
  • Kontinuierliche fachliche Betreuung durch Ihre/n wissenschaftliche/n Betreuer/in
  • In der Regel einen Vertrag für den Zeitraum von 3 Jahren
  • Vergütung analog der Entgeltgruppe 13 (75 %) des Tarifvertrags des öffentlichen Dienstes (TVöD-Bund)
  • Informationen zur Beschäftigung als Doktorand/in im Forschungszentrum Jülich finden Sie hier http://www.fz-juelich.de/gp/Karriere_Docs


Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung verfügbare Arbeitszeugnisse bei und nennen Sie uns 2-3 Referenzgeber, die wir ggf. kontaktieren können.

Das Forschungszentrum Jülich fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt.
Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind uns willkommen.