Hochschulpraktikant/-in im Bereich Machine Learning Integration 80-100%

Aufgaben

• In der Entwicklung und Implementierung von ML-Tools sowie Prozessen zur Optimierung von ML-Projekten unterstützen 

• Entwicklung und Training datengetriebener ML-Modelle für Wetter- und Klimavorhersagen, inklusive Prototyping von Use Cases auf Basis von Messdaten
• Analyse, Verarbeitung und automatische Qualitätskontrolle grosser meteorologischer Datensätze aus dem MeteoSchweiz-Datenarchiv
• Zusammenarbeit mit erfahrenen Fachwissenschaftler/innen bei der Umsetzung neuer Ansätze in der Wetter- und Klimavorhersage
• Die Schaffung von Synergien im Bereich des MLOps vorantreiben 

Profil

• Hochschulabschluss (mind. ISCED 6) im Bereich Informatik, Mathematik, Data Science oder oder den Naturwissenschaften (z. B. Physik, Meteorologie) mit einem starken Fokus auf datengetriebene Methoden 
• Gute Kenntnisse im Anwenden und Anpassen von Machine –Learning Algorithmen mit Frameworks wie PyTorch sowie in Data-Science-Prozessen (z. B. Experiment-Tracking, Modellbewertung)
• Erfahrung im Umgang mit grossen Datensätzen, insbesondere Wetter- und Klimadaten 
• Kenntnisse in High-Performance Computing (HPC) und Containerisierung (z. B. Docker) sind von Vorteil
• Kreative und problemlösungsorientierte Denkweise sowie ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeiten in zwei Amtssprachen und Englisch 

Das Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie (MeteoSchweiz) ist der nationale Wetterdienst der Schweiz. Wir erfassen und prognostizieren Wetter und Klima in der Schweiz und leisten damit einen nachhaltigen Beitrag zum Wohlergehen der Bevölkerung und zum Nutzen von Wirtschaft, Wissenschaft und Umwelt.

Die Ämter des Eidgenössischen Departements des Innern (EDI) engagieren sich systematisch für gute Arbeitsbedingungen und die Gesundheit ihrer Mitarbeitenden und sind mit dem Label Friendly Work Space ausgezeichnet.