Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Dateninfrastrukturen und automatisierte Pipelines für Lawinenforschung.
- Unternehmen: Innovatives Forschungsprojekt mit Fokus auf künstliche Intelligenz und Umweltschutz.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lawinenvorhersage mit modernster Technologie und Forschung.
- Qualifikationen: Hochschulabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Programmiererfahrung mit Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 99000 - 121000 CHF pro Jahr.
Im SNF-Forschungsprojekt THIRST (Towards high-resolution, intelligent, spatio-temporal avalanche forecasting) entwickeln wir neue Methoden, um die Lawinengefahr mithilfe physikalischer Modelle, künstlicher Intelligenz und räumlich hochaufgelöster Daten künftig präziser und automatisierter vorherzusagen.
Dafür suchen wir eine Person, die eine skalierbare Simulations- und Dateninfrastruktur aufbaut, um grossräumige Modellrechnungen und den effizienten Zugriff auf umfangreiche Forschungsdaten zu ermöglichen.
Gleichzeitig sollen automatisierte und zuverlässige Daten- und Modellpipelines für das Testen neuer Methoden entwickelt werden, welche auch die technische Grundlage für deren spätere Überführung in den operationellen Lawinenwarndienst legen sollen.
Zu Ihren Aufgaben gehören der Aufbau, Betrieb und die Weiterentwicklung einer skalierbaren Simulations- und Dateninfrastruktur für grossräumige, rechenintensive Modellierungen sowie die Entwicklung effizienter Lösungen zur Verarbeitung, Speicherung und Bereitstellung grosser räumlich-zeitlicher Datensätze.
Sie entwickeln robuste und automatisierte Daten- und Modellpipelines für Forschung und operationelle Live-Tests und stellen mit Testing, Monitoring und Qualitätssicherung einen zuverlässigen und reproduzierbaren Modellbetrieb sicher.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau und Betrieb von MLOps-Prozessen für das automatisierte Training und Re-Training, das Deployment und die Inferenz von Machine-Learning-Modellen sowie deren Verwaltung und Monitoring.
Dabei arbeiten Sie eng mit Forschenden und Softwareentwickelnden zusammen, um neue wissenschaftliche Methoden so weiterzuentwickeln und technisch umzusetzen, dass sie für einen späteren operationellen Einsatz vorbereitet sind.
Sie verfügen über einen Hochschulabschluss in Informatik, Computational Science, Data Engineering oder einem verwandten Fachgebiet und bringen fundierte Programmiererfahrung, insbesondere mit Python, mit.
Sie sind mit Linux-basierten Entwicklungsumgebungen vertraut und haben idealerweise bereits mit Technologien wie Kubernetes gearbeitet.
Erfahrung im Aufbau und Betrieb skalierbarer Daten- und Computing-Infrastrukturen, vorzugsweise im wissenschaftlichen Umfeld, ist ebenso erwünscht wie Kenntnisse moderner Software-Engineering-Praktiken, darunter Versionskontrolle, automatisiertes Testing, CI/CD und Containerisierung.
Erfahrung mit paralleler Datenverarbeitung, HPC oder dem Betrieb rechenintensiver Modelle ist von Vorteil.
Sie interessieren sich für die Zusammenarbeit mit Forschenden und dafür, wissenschaftliche Methoden in robuste und zuverlässige Anwendungen zu überführen.
Eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit sowie gute Kommunikationsfähigkeiten runden Ihr Profil ab.
Gute Deutsch- und Englischkenntnisse werden vorausgesetzt; Interesse an Schnee und Lawinen ist von Vorteil.
Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet, mit Aussicht auf Verlängerung.
An der WSL sind Vielfalt und Inklusion gelebte Werte.
Wir setzen uns engagiert für die Gleichstellung der Geschlechter sowie für die Förderung eines offenen und inklusiven Arbeitsklimas ein.
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Data Engineer 80% (w/m/d) in Davos Arbeitgeber: Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL
Die Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL bietet eine interdisziplinäre Arbeitsumgebung, in der Mitarbeitende an innovativen Projekten zur Verbesserung des menschlichen Wohlbefindens durch städtische Biodiversität arbeiten können. Die enge Zusammenarbeit mit Fachleuten aus verschiedenen Disziplinen fördert nicht nur den Wissensaustausch, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung. Zudem ermöglicht die Publikation von Forschungsergebnissen in internationalen Fachzeitschriften eine Sichtbarkeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft.
Kontaktdaten:
Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL Recruiting-Team
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer 80% (w/m/d) in Davos erhalten könntest
✨Treffe die Datenbank-Profis!
Schau dich in lokalen Tech-Meetups und Datenbank-Veranstaltungen um! Dort triffst du Gleichgesinnte und kannst Gas geben bei Networking. So erhöhst du deine Chancen, mit einem Mitarbeiter von Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL ins Gespräch zu kommen und vielleicht sogar einen Insider-Tipp für die Stelle als Data Engineer 80% (w/m/d) zu kriegen.
✨Zeig, was du kannst!
Wenn du noch ein paar Projekte im Petto hast, die deine Datenbank-Skills zeigen, gönn dir einen Github-Account oder erstelle eine kleine Webseite. So kannst du potenziellen Arbeitgebern wie Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL direkt zeigen, was du drauf hast. Vergiss nicht, deine Projekte in deinem Bewerbungsprozess zu erwähnen!
✨Nutze die Hochschulressourcen!
Falls du noch an einer Hochschule bist oder frischer Absolvent, schau mal, welche Karrieremessen oder Recruitings sie organisieren. Oft kommen Firmen wie Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL direkt zu den Unis, um Talente für befristete Stellen als Data Engineer 80% (w/m/d) zu finden. Das ist eine super Gelegenheit, um dich direkt zu präsentieren!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wir von StudySmarter empfehlen, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So bist du sicher, dass deine Unterlagen direkt beim richtigen Team von Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL landen. Sei schnell, die besten befristeten Stellen gehen oft rasch weg!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig din technische Fähigkeiten:Für e Stelle im Bereich Datenbanken isch es wichtig, dass du dini technischen Fähigkeiten schön präsentierst. Nenn spezifische Datenbank-Technologien, die du beherrschst, wie MySQL oder PostgreSQL, und vergiss nöd, relevante Projekte oder Praktika, wo du die Fähigkeite i de Praxis zeiged hesch, mit i-zubringä.
Erhüüt din Lebenslauf für Datenbanken:Wänn's um dien Lebenslauf geit, fokussier dich uf wichtige Informationen wie dein Studiengang, spezifische Kurse über Datenbanken und eventuell, ob du schon Zertifizierungen in dem Gebiet hesch. Das zeigt, dass du dich aktiv mit dem Thema beschäftigt hesch und subito uf die Anfordrung vom Job einge schaffet hesch.
Motivation ist der Schlüssel:In dr Bewerbungsbrief, erklär uns, warum du di für die befristete Stelle interessierst. Was för mol bist du motiviert, in dem Bereich zu arbeiten? Betone, was du lernen und wie du dich entwickeln möchtisch, denn das ist für befristeti Stellen wichtig, wo schnell Resultate längt werden.
Schick din Bewerbung direkt uf üserer Website:Mir empfäle dir, dini Bewerbung direkt über üsi Website einzureichen. Das macht's für üs einfacher, dini Unterlagen z'bewerten und du bisch sicher, dass alles richtig ankommt. Mach ä Schritt und bewirb dich jetzt für die spannende Möglichkeit bi Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL als Data Engineer 80% (w/m/d)!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL vorbereitet
✨Mach dich mit den Tools vertraut
Wenn du ins Interview für die Datenbankposition gehst, solltest du die gängigen Tools und Technologien im Bereich Datenbanken kennen. Sei bereit, Fragen zu SQL und NoSQL, sowie zu spezifischen Plattformen wie MySQL oder MongoDB zu beantworten. Zeig, dass du die Skills hast, die benötigt werden, um die Daten effizient zu managen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, wollen die interviewenden Personen bestimmt wissen, was du schnell beisteuern kannst. Bereite einige konkrete Beispiele aus vergangenen Projekten vor, wo du Datenbanken effektiv genutzt hast. Zeig, wie du Probleme gelöst hast und welche Resultate du erzielt hast.
✨Fragen zur Datenbankarchitektur
Erwarte technische Fragen zur Datenbankarchitektur und zu Optimierungsstrategien. Sei bereit, deine Kenntnisse in Normalisierung und der Gestaltung effizienter Abfragen zu demonstrieren. Wenn du hier glänzen kannst, zeigst du, dass du die Herausforderungen der Position bestens bewältigen kannst.
✨Flexibilität und Lernbereitschaft
In befristeten Anstellungen ist es wichtig, dass man sich schnell anpassen kann. Bereite dich darauf vor, flexibel zu zeigen und dass du bereit bist, Neues zu lernen. Stell sicher, dass du während dem Interview auch das aufzeigst, was dich motiviert, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten.
