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INInstitut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Umweltforschung (IMKIFU)

Postdoc(m/w/x)

Garmisch-Partenkirchen
Vollzeit, Teilzeitmit HomeofficeJunior
AI/ML
Data Science

You will advance urban water management by developing generative AI models to reconstruct soil moisture across green roofs, collaborating with municipal partners to shape sustainable city planning.

Anforderungen

  • PhD in Artificial Intelligence, Machine Learning, or related fields
  • Strong skills in deep neural networks, ideally using pytorch
  • Expertise with large datasets and machine learning workflows
  • Basic knowledge of hydrology, meteorology and remote sensing
  • Demonstrated history of publications in peer-reviewed journals
  • Willingness to travel and assist with sensor maintenance
  • Good command of written and spoken English

Aufgaben

  • Conceptualize a spatial reconstruction framework using generative AI
  • Develop and benchmark AI-based methods like GANs and transformers
  • Apply spatiotemporal interpolation and kriging techniques
  • Integrate heterogeneous data sources into models
  • Coordinate joint model development with project partners
  • Assist in setting up and maintaining roof sensors
  • Curate and manage collected research data
  • Summarize, present, and publish project results

Ausbildung

Doktor / Ph.D.

Sprachen

Englischverhandlungssicher

Tools & Technologien

pytorch

Benefits

Sonstige Vorteile

  • Excellent working conditions
  • Specific job-start training

Lockere Unternehmenskultur

  • International work environment

Weiterbildungsangebote

  • Further qualification offers

Flexibles Arbeiten

  • Flexible working time models
  • Flexitime
  • Work from home
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Umweltforschung (IMKIFU) erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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