Scientific Officer - Satellite Observations for Climate Change Monitoring Bonn Vollzeit ECMWF Scientist - Evaluation and Quality Control of Atmospheric Composition Bonn Vollzeit ECMWF 3D LIGHTING ARTIST (F/M/D) Giebelstadt Vollzeit HandyGames
ECMWF
Bonn
ECMWF in Bonn sucht einen talentierten Machine Learning Scientist oder Atmospheric Composition Scientist mit Erfahrung im Bereich KI/ML. Der Fokus der Stelle liegt auf der Anwendung von KI/ML im Bereich der Überwachung und Vorhersage der atmosphärischen Zusammensetzung. Der ideale Kandidat wird in die CAMS- und AIFS-Teams integriert und an der Entwicklung von AIFS-COMPO sowie an der Anwendung von KI/ML-basierten Emulatoren arbeiten. Diese Position bietet die Möglichkeit, an der Spitze der Forschung im Bereich Machine Learning für die Überwachung und Vorhersage der atmosphärischen Zusammensetzung zu stehen.
Wir suchen einen talentierten Machine Learning Scientist oder Atmospheric Composition Scientist mit KI/ML-Erfahrung, der zur Nutzung von KI/ML bei der Überwachung und Vorhersage der atmosphärischen Zusammensetzung beiträgt. Dies umfasst die explorative Entwicklung von AIFS-COMPO, die Nutzung von KI/ML-basierten Emulatoren der relevanten chemischen und physikalischen Prozesse in IFS-COMPO und die potenzielle Anwendung von KI/ML für die globale Überwachung von Emissionen und Oberflächenflüssen. Als Scientist for Machine Learning (A2) werden Sie sowohl in die CAMS- als auch in die AIFS-Teams eingebunden und von Fachexperten aus beiden Disziplinen unterstützt. Sie werden untersuchen, wie die AIFS oder Elemente des traditionellen IFS-COMPO angepasst und trainiert werden sollten, um Datensätze zur atmosphärischen Zusammensetzung, wie z. B. Analyse- und Reanalysedatensätze, optimal zu nutzen, sowie wie diese neuen Techniken für die Überwachung von Emissionen und natürlichen Flüssen eingesetzt werden könnten. Sie werden an vorderster Front stehen, um die Rolle des maschinellen Lernens für die Überwachung und Vorhersage der atmosphärischen Zusammensetzung zu verstehen.
ECMWF baut ein weltweit führendes, auf maschinellem Lernen basierendes probabilistisches Wettervorhersagesystem (AIFS) auf, um unser bestehendes physikbasiertes System (IFS) zu ergänzen. Wir sind Vorreiter bei der Operationalisierung von Vorhersagemodellen für maschinelles Lernen in diesem Bereich. ECMWF führt nun täglich sowohl deterministische als auch probabilistische AIFS-Vorhersagen durch und stellt Nutzern auf der ganzen Welt offene Daten und Produkte zur Verfügung.
Die globale Vorhersage der atmosphärischen Zusammensetzung mit dem IFS ist ebenfalls ein wichtiger Service des ECMWF. Die Vorhersagen sind eine Kernkomponente des Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS). Das IFS ist heute eines der umfassendsten und fortschrittlichsten Systeme der Welt für die Datenassimilation und Vorhersage der globalen atmosphärischen Zusammensetzung, dessen operationelle Ergebnisse täglich Hunderten von Nutzern dienen und von Millionen gesehen werden (z. B. über CNN, Windy und andere Plattformen). Frühe Ergebnisse in der wissenschaftlichen Literatur deuten darauf hin, dass datengesteuerte Vorhersagen einen wertvollen Beitrag zur operationellen Vorhersage der atmosphärischen Zusammensetzung leisten könnten.
Das operationelle CAMS-Datenassimilations- und Vorhersagesystem (IFS-COMPO) wird für die Überwachung und Vorhersage der Luftqualität, die Überwachung der Ozonschicht und zunehmend auch für die Überwachung anthropogener Emissionen von Treibhausgasen und Luftschadstoffen eingesetzt. Das ECMWF erweitert daher den Umfang des AIFS und untersucht, wie datengesteuerte Vorhersagen physikalische und chemische Modelle bei der Erstellung wirkungsvoller operationeller Vorhersagen der atmosphärischen Zusammensetzung ergänzen können. Darüber hinaus wird die Emulation von chemischen und Aerosolschemata mit KI/ML-Ansätzen in einer hybriden IFS-COMPO-Konfiguration untersucht.
Your profile
Candidates must be able to work effectively in English. A good knowledge of one of the Centre’s other working languages (French or German) is an advantage.
We encourage you to apply even if you feel you don't precisely meet all these criteria.
The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) is a world leader in Numerical Weather Predictions providing high-quality data for weather forecasts and environmental monitoring. As an intergovernmental organisation we collaborate internationally to serve our members and the wider community with global weather predictions, data and training activities that are critical to contribute to safe and thriving societies.
The success of our activities depends on the funding and partnerships of our 35 Member and Co-operating States who provide the support and direction of our work. Our talented staff together with the international scientific community, and our powerful supercomputing capabilities, are the core of a 24/7 research and operational centre with a focus on medium and long-range predictions. We also hold one of the largest meteorological data archives in the world.
Our mission: Deliver global numerical weather predictions focusing on the medium-range and monitoring of the Earth system to and with our Member States
Our vision: World-leading monitoring and predictions of the Earth System enabled by cutting-edge physical, computational and data science, resulting from a close collaboration between ECMWF and the members of the European Meteorological Infrastructure, will contribute to a safe and thriving society
In addition, ECMWF has established a strong partnership with the European Union and has been entrusted with the implementation and operation of the Destination Earth initiative and the Climate Change and Atmosphere Monitoring Services of the Copernicus Programme, as well as being a contributor to the Copernicus Emergency Management Service. Other areas of work include High Performance Computing and the development of digital tools that enable ECMWF to extend provision of data and products covering weather, climate, air quality, fire and flood prediction and monitoring.
ECMWF is a multi-site organisation, with its headquarters in Reading, UK, a data centre in Bologna, Italy, and a large presence in Bonn, Germany as a central location for our EU-related activities. ECMWF is internationally recognised as the voice of expertise in numerical weather predictions for forecasts and climate science.
See www.ecmwf.int for more info about what we do.
Copernicus is the earth observation component of the European Union (EU) space programme. Based on the exploitation of spaced based and in situ (earth-based) observations and scientific models, Copernicus provides information services for land, marine, atmospheric and climate monitoring, as well as emergency management and security. These services, and their free, open and quality assured data and tools, support a range of environmental and security applications across sectors and policy domains. For details, see www.copernicus.eu
The Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) provides consistent and quality-controlled information related to air pollution and health, solar energy, greenhouse gases and climate forcing, everywhere in the world. The question of the environmental impacts on human health has received growing interest in recent years, in particular during the COVID-19 crisis. The UN World Health Organisation estimates that over 7 million people worldwide (over 400.000 in Europe) die prematurely due to insufficient air quality. Improving the estimates of the exposure of populations to the main pollutants is a key objective for CAMS in order to increase awareness and support the development of more protective public policies. Another key topical area of CAMS is the estimation of emissions of greenhouse gases using observations in the atmosphere: this is essential to quantify the effectiveness of mitigation policies and guide the development of new ones at city, regional and country level. For details, see https://atmosphere.copernicus.eu
Grade remuneration: The successful candidates will be recruited according to the scales of the Co-ordinated Organisations. Full details of salary scales and allowances available on the ECMWF website at www.ecmwf.int/en/about/jobs.
Starting date: as soon as possible
Candidates are expected to relocate to the duty station. Interviews will be held by videoconference (MS Team). If you require any special accommodations in order to participate fully in our recruitment process, please contact us. Successful applicants and members of their family forming part of their households will be exempt from immigration restrictions.
Who can apply: At ECMWF, we consider an inclusive and diverse environment as key
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