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- Veröffentlicht am 16.12.2025
- Festanstellung
- Du interessierst dich für den Einsatz von ML-Verfahren bei der Analyse und Verarbeitung von Wetterdaten mit Python, PyTorch, NumPy und OpenCV?
- Du möchtest dazu beitragen, die Visualisierung von Radar- und Satellitendaten mithilfe neuronaler Netze zu verbessern?
- Du möchtest dein Expertenwissen im Bereich Machine Learning gezielt einbringen und gemeinsam mit uns Projekte vorantreiben?
- Die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen fallen dir leicht?
Wir haben den passenden Job für dich!
Um mit uns erfolgreich zu sein, brauchst du:- Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Physik, Mathematik oder in einem vergleichbaren Studiengang.
- Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung in der performanten Verarbeitung großer Datenmengen.
- Erfahrung im Design und Training von ML-Modellen, insbesondere aus dem Bereich Computer Vision.
- Verständnis physikalischer Zusammenhänge und Interesse an deren datenbasierter Modellierung.
- Idealerweise Grundkenntnisse in C++ und erste Erfahrungen im High-Performance Computing.
- Betriebssystem: Ubuntu Linux mit eigenem Buildsystem
- Entwicklungsumgebung: Jupyter Notebook / JupyterLab, VSCode
- Technologien / Frameworks: Python, PyTorch, NumPy, OpenCV, C++, OpenMP
- Versionierung: Git/Gitlab.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Du bringst dich in bereichsübergreifende Projekte ein und arbeitest eng mit Kolleg*innen aus Entwicklung, Produkt, Marketing und weiteren Teams zusammen.
- Innovationsfreude und Gestaltungsfreiheit: Bei uns hast du die Möglichkeit, neue Ideen einzubringen und moderne Technologien aktiv mitzugestalten.
- Flexibel und lebensnah: Ob im Büro, remote oder hybrid – wir achten darauf, dass dein Job in Einklang mit deinem Alltag, deinen Bedürfnissen und deiner Lebensphase steht.
Die Wünsche zur Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben sind so individuell, wie die Menschen, die bei uns arbeiten. Deshalb bieten wir dir viele Möglichkeiten, den Arbeitsalltag nach deinen Bedürfnissen zu gestalten – von flexiblen Arbeitszeitmodellen bis hin zur Gesundheitsvorsorge.