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Archiv-Übersicht     Angebot Nr. 13918

Angebotsdatum: 22. Juni 2020
Art der Stelle: Doktorarbeit
Fachgebiet: Informatik > Angewandte Systemwissenschaften
Titel des Themas: Doktorand (w/m/d) – Anwendung von Unsupervised Machine Learning auf Luftqualitätsdaten mit Fokus auf biogenen Emissionen

Institut: Jülich Supercomputing Centre (JSC)
Adresse:
Frau Forschungszentrum Forschungszentrum Jülich
Wilhelm-Johnen-Straße
52428 Jülich
Tel.:    Fax.:
Bundesland: Nordrhein-Westfalen
Homepage:
E-Mail Kontakt: mail

Beschreibung: Das Forschungszentrum Jülich leistet als Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft wirksame Beiträge zur Lösung großer gesellschaftlicher Herausforderungen in den Bereichen Information, Energie und Bioökonomie. Es bearbeitet vielfältige Aufgaben im Forschungsmanagement und nutzt große, oft einzigartige wissenschaftliche Infrastrukturen. Arbeiten Sie zusammen mit rund 6.400 Kolleginnen und Kollegen themen- und disziplinenübergreifend an einem der größten Forschungszentren Europas.

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. Im interdisziplinären Verbundprojekt „KISTE“ (KI STrategie für Erdsystemdaten) geht es speziell darum neue KI Strategien zu entwickeln, die Probleme in unterschiedlichen, 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 künftigen Umwelt-KI-Experten ermöglichen.

Verstärken Sie diesen Bereich zum 01.09.2020 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 besteht darin, 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 vom 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 Datenwissenschaftler
- Verfassen von Artikeln über die technischen Entwicklungen und die Wechselwirkungen der Luftqualität und Pflanzenemissionen
- Mitwirken beim Aufbau eines Massive Open Online Course (MOOC), bei dem die neu entwickelten Methoden einer großen Hörerschaft zugänglich gemacht werden

Ihr Profil:
- Masterabschluss im Bereich Umwelt, Physik, angewandte Mathematik oder eines anderen Fachs, das für die Erforschung von Umweltverschmutzung relevant ist
- 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 an KI, maschinellem Lernen und statistischen 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
Das Forschungszentrum Jülich fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt.

Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind uns willkommen.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Online-Bewerbungsportal bis zum 14. Juli 2020 unter Angabe der Kennziffer 2020D-067.

Fragen zur Ausschreibung?
Kontaktieren Sie uns gerne unter Angabe der Kennziffer 2020D-067: karriere@fz-juelich.de
Bitte beachten Sie, dass aus technischen Gründen keine Bewerbungen per E-Mail angenommen werden können.
Methoden:
Anfangsdatum: 22. Juni 2020
Geschätzte Dauer: 3 Jahre
Bezahlung:
Papers:
Sonstiges: https://www.fz-juelich.de/SharedDocs/Stellenangebote/_common/dna/2020D-067-DE-JSC.html?nn=718260

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