Sind Sie motiviert, innovative machine learning Methoden für bedeutungsvolle Umweltforschung zu entwickeln?

jobs-schweiz.ch verbindet Stellenangebote aus der ganzen Schweiz mit einer modernen, KI-gestützten Jobsuche.

Unser Kunde ist eine renommierte Forschungsorganisation, die sich der Anwendung modernster Technologien zur Umweltüberwachung widmet. Das Team schätzt eine kooperative und innovative Arbeitskultur, die den Austausch von Ideen fördert. Mit Ihrer Unterstützung wollen sie bahnbrechende Entwicklungen im Bereich der ökologischen Fernerkundung vorantreiben.

PhD-Positionen im Rahmen des SNSF-Projekts „Von den Alpen bis zum Arktis: Satellitenbasierte Bewertung der Waldbedeckungshöhe über Jahrzehnte“ (m/w/d) in Zürich

Ihre Aufgaben

• Innerhalb des SNSF-Projekts wird das EcoVision Lab sich auf die Verbesserung der Abschätzung von Walddaten, insbesondere der Baumkronenhöhe, konzentrieren.
• Als Doktorand entwickeln Sie neuartige Deep Learning und Computer Vision-Methoden, um großflächige Satellitenbilder in Karten der Baumkronenhöhe und weiterer Waldparameter sowie deren Veränderungen umzuwandeln.
• Entwicklung von Deep Learning-Modellen für die Analyse von Satellitenbildzeitreihen und Domains-Adaption.
• Entwicklung von Deep Learning-Modellen für (geführte) Superauflösung historischer Satellitenbilder.
• Erstellung kalibrierter Unsicherheitsabschätzungen für alle Modelloutputs.
• Training von Modellen mit heterogenen Datenquellen (z.B. Landsat, Sentinel-2, SPOT, Corona) und Erforschung multimodaler Datenkombinationen.
• Das Projekt bietet bedeutenden Freiraum, um wirkungsvolle methodische Richtungen in moderner KI zu erforschen, inklusive selbstüberwachtem Lernen, multimodalem Lernen, Superauflösung, Unsicherheitsabschätzung, Zeitreihenregression.

Ihr Profil

• Hohe Motivation, die Grenzen des maschinellen Lernens zu verschieben, verbunden mit einem Beitrag zu bedeutendem Umwelt-Impact.
• Neugier, Gründlichkeit und Freude an der Entwicklung innovativer Ideen sowie hochwertiger Forschungssoftware.
• Bereitschaft, sich mit herausfordernden Problemen auseinanderzusetzen und interdisziplinär zusammenzuarbeiten.
• Exzellent abgeschlossenes Master-Studium (M.Sc. oder gleichwertig) in Informatik, Maschinelles Lernen, Data Science oder einem verwandten Fach.
• Fundiertes mathematisches Wissen und Erfahrung im maschinellen Lernen.
• Viel Programmiererfahrung, vorzugsweise in Python.
• Umfangreiche Erfahrung in Deep Learning und Computer Vision.
• Interesse an der Anwendung fortschrittlicher ML-Methoden auf ökologische und raumbezogene Daten.
• Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Erfahrung mit Themen wie selbstüberwachtem Lernen, Domänenanpassung, Transferlernen, multimodalem Lernen und Unsicherheitsabschätzung ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Interessiert an dieser Herausforderung?
Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung über jobs-schweiz.ch. Übermitteln Sie uns Ihre Unterlagen einfach, sicher und vertraulich. Unsere spezialisierten Recruiting-Expertinnen und Recruiting-Experten prüfen Ihre Bewerbung persönlich und gleichen Ihre Qualifikationen, Erfahrungen und beruflichen Ziele mit der ausgeschriebenen Position ab. Auch wenn Sie nicht sämtliche Anforderungen erfüllen, freuen wir uns darauf, Sie kennenzulernen. Möglicherweise passt Ihr Profil zu einer weiteren Position in unserem schweizweiten Unternehmensnetzwerk.

Ihre Vorteile mit jobs-schweiz.ch
jobs-schweiz.ch verbindet Stellenangebote aus der ganzen Schweiz mit einer modernen, KI-gestützten Jobsuche. Durch unser Netzwerk aus regionalen und spezialisierten Jobplattformen finden Sie passende Karrierechancen sowohl in Ihrer Region als auch schweizweit. Unser intelligenter Job-Assistent unterstützt Sie dabei, Stellenangebote besser einzuordnen und herauszufinden, welche Position zu Ihren Erfahrungen, Fähigkeiten und beruflichen Zielen passt.

Hinweis zur Bewerbung
Dieses Stelleninserat kann sich auf eine konkrete Vakanz oder auf mehrere vergleichbare Positionen in derselben Region beziehungsweise Fachrichtung beziehen. Ziel der Ausschreibung ist es, qualifizierte Fach- und Führungskräfte mit passenden Arbeitgebern zusammenzubringen. Jede Bewerbung wird individuell geprüft. Ihre Bewerbungsunterlagen werden ausschließlich mit Ihrer vorherigen Zustimmung an einen potenziellen Arbeitgeber weitergeleitet.

Vielfalt und Chancengleichheit
Wir begrüssen Bewerbungen von qualifizierten Menschen unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, Nationalität, Religion oder Weltanschauung, Identität, sexueller Orientierung, Lebensform oder Behinderung.

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• Als Doktorand entwickeln Sie neuartige Deep Learning und Computer Vision-Methoden, um großflächige Satellitenbilder in Karten der Baumkronenhöhe und weiterer Waldparameter sowie deren Veränderungen umzuwandeln.
• Entwicklung von Deep Learning-Modellen für die Analyse von Satellitenbildzeitreihen und Domains-Adaption.
• Entwicklung von Deep Learning-Modellen für (geführte) Superauflösung historischer Satellitenbilder.
• Erstellung kalibrierter Unsicherheitsabschätzungen für alle Modelloutputs.
• Training von Modellen mit heterogenen Datenquellen (z.B. Landsat, Sentinel-2, SPOT, Corona) und Erforschung multimodaler Datenkombinationen.
• Das Projekt bietet bedeutenden Freiraum, um wirkungsvolle methodische Richtungen in moderner KI zu erforschen, inklusive selbstüberwachtem Lernen, multimodalem Lernen, Superauflösung, Unsicherheitsabschätzung, Zeitreihenregression.

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• Hohe Motivation, die Grenzen des maschinellen Lernens zu verschieben, verbunden mit einem Beitrag zu bedeutendem Umwelt-Impact.
• Neugier, Gründlichkeit und Freude an der Entwicklung innovativer Ideen sowie hochwertiger Forschungssoftware.
• Bereitschaft, sich mit herausfordernden Problemen auseinanderzusetzen und interdisziplinär zusammenzuarbeiten.
• Exzellent abgeschlossenes Master-Studium (M.Sc. oder gleichwertig) in Informatik, Maschinelles Lernen, Data Science oder einem verwandten Fach.
• Fundiertes mathematisches Wissen und Erfahrung im maschinellen Lernen.
• Viel Programmiererfahrung, vorzugsweise in Python.
• Umfangreiche Erfahrung in Deep Learning und Computer Vision.
• Interesse an der Anwendung fortschrittlicher ML-Methoden auf ökologische und raumbezogene Daten.
• Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Erfahrung mit Themen wie selbstüberwachtem Lernen, Domänenanpassung, Transferlernen, multimodalem Lernen und Unsicherheitsabschätzung ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

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Hinweis zur Bewerbung
Dieses Stelleninserat kann sich auf eine konkrete Vakanz oder auf mehrere vergleichbare Positionen in derselben Region beziehungsweise Fachrichtung beziehen. Ziel der Ausschreibung ist es, qualifizierte Fach- und Führungskräfte mit passenden Arbeitgebern zusammenzubringen. Jede Bewerbung wird individuell geprüft. Ihre Bewerbungsunterlagen werden ausschließlich mit Ihrer vorherigen Zustimmung an einen potenziellen Arbeitgeber weitergeleitet.

Vielfalt und Chancengleichheit
Wir begrüssen Bewerbungen von qualifizierten Menschen unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, Nationalität, Religion oder Weltanschauung, Identität, sexueller Orientierung, Lebensform oder Behinderung.