Postdoktorand/in im Bereich Data Science und prädiktive Modellierung für Kartoffelanbausysteme 80%

Aufgaben

• Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und statistischen Modellen zur Vorhersage des Virusinfektionsrisikos in der Schweizer Pflanzkartoffelproduktion sowie von Modellen zur Vorhersage der Kartoffelruhe und zum Keimen unter verschiedenen Lagerbedingungen
• Integration von agronomischen, klimatischen, physiologischen und zertifizierungsrelevanten Datensätzen aus einem Zeitraum von mehr als 30 Jahren
• Vergleich, Validierung und Optimierung von Prognosemodellen basierend auf unabhängigen Datensätzen und Beobachtungen aus der Praxis
• Entwicklung von Entscheidungshilfetools und Beitrag zur Implementierung innerhalb von Agrometeo+ und anderen digitalen Plattformen
• Veröffentlichung von wissenschaftlichen Artikeln, Präsentation der Ergebnisse an internationalen Konferenzen und Verfassen von Forschungsanträgen
• Arbeit in einem multidisziplinären Team und allfällige Betreuung von Masterstudierenden und Doktoranden

Profil

• PhD in Data Science, Statistik, Informatik, künstlicher Intelligenz, Bioinformatik, Agronomie oder einem verwandten Fachgebiet
• Fundierte Fachkenntnisse in den Bereichen Machine Learning, Prognosemodelle und statistischer Analyse
• Hervorragende Programmierkenntnisse in Python und/oder R sowie Erfahrung mit grossen Datensätzen und reproduzierbaren Arbeitsabläufen
• Kenntnisse in den Bereichen erklärbare KI, Klima- oder Geodaten von Vorteil
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und wissenschaftliche Schreibkompetenz
• Sehr gute Kenntnisse zweier Amtssprachen und Englisch in Wort und Schrift

Agroscope ist das Kompetenzzentrum des Bundes für die Forschung in der Land- und Ernährungswirtschaft. Die Forschenden üben ihre Tätigkeiten an verschiedenen Standorten in der Schweiz aus. Hauptsitz ist Bern-Liebefeld (ab 2026: Posieux FR). Angesiedelt ist Agroscope beim Eidg. Departement für Wirtschaft, Bildung und Forschung WBF.