Machine Learning Engineer (w/m/d)

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Jobbeschreibung

WO bist du!

• 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?

Stellenanforderungen

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 ML-Verfahren in der Objekterkennung, Bilderzeugung und -segmentierung von diversen Wetterdaten.

• 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.

Folgende Entwicklungsumgebung Erwartet Dich Bei Uns

• Betriebssystem: Ubuntu Linux mit eigenem Buildsystem
• Entwicklungsumgebung: Jupyter Notebook / JupyterLab, VSCode
• Technologien / Frameworks: Python, PyTorch, NumPy, OpenCV, C++, OpenMP
• Versionierung: Git/Gitlab.

Was Wir Dir Bieten

• 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.

Equal Employment Opportunity Statement