WO bist du!
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Du interessierst dich für den Einsatz von ML-Verfahren bei der Analyse und Verarbeitung von Wetterdaten mit Python, PyTorch, NumPy und OpenCV?
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Du möchtest dazu beitragen, die Visualisierung von Radar- und Satellitendaten mithilfe neuronaler Netze zu verbessern?
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Du möchtest dein Expertenwissen im Bereich Machine Learning gezielt einbringen und gemeinsam mit uns Projekte vorantreiben?
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Die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen fällt dir leicht?
Wir haben den passenden Job für dich!
Machine Learning Engineer
(w/m/d)
Wetter ist mehr
Rund 160 Mitarbeiter sorgen weltweit bei WetterOnline nicht nur für eine besonders präzise Wettervorhersage, sondern auch für ein gutes Arbeitsklima. Als Machine Learning Engineer (w/m/d) sorgst du mit deinem Know-how für den zielgerichteten Einsatz von ML-Verfahren in der Objekterkennung, Bilderzeugung und -segmentierung von diversen Wetterdaten. Ob an einem unserer vier Standorte – Bonn, Bornheim, Coventry oder Miami – oder remote nach Absprache: Wir freuen uns auf deine Unterstützung!
Um mit uns erfolgreich zu sein, brauchst du:
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Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Physik, Mathematik oder in einem vergleichbaren Studiengang.
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Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung in der performanten Verarbeitung großer Datenmengen.
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Erfahrung im Design und Training von ML-Modellen, insbesondere aus dem Bereich Computer Vision.
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Verständnis physikalischer Zusammenhänge und Interesse an deren datenbasierter Modellierung.
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Idealerweise Grundkenntnisse in C++ und erste Erfahrungen im High-Performance Computing.
Folgende Entwicklungsumgebung erwartet dich bei uns:
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Betriebssystem: Ubuntu Linux mit eigenem Buildsystem
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Entwicklungsumgebung: Jupyter Notebook/JupyterLab, VS Code
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Technologien/Frameworks: Python, PyTorch, NumPy, OpenCV, C++, OpenMP
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Versionierung: Git/GitLab
Was wir dir bieten:
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Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Du bringst dich in bereichsübergreifende Projekte ein und arbeitest eng mit Kolleg*innen aus Entwicklung, Produkt, Marketing und weiteren Teams zusammen.
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Innovationsfreude und Gestaltungsfreiheit: Bei uns hast du die Möglichkeit, neue Ideen einzubringen und moderne Technologien aktiv mitzugestalten.
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Flexibel und lebensnah: Ob im Büro, remote oder hybrid – wir achten darauf, dass dein Job im Einklang mit deinem Alltag, deinen Bedürfnissen und deiner Lebensphase steht.
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