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 fällt dir leicht?
Wir haben den passenden Job für dich!
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 von ML-Verfahren in der Objekterkennung, Bilderzeugung und -segmentierung von diversen Wetterdaten.
Ob an einem unserer vier Standorte – Bonn, Bornheim, Coventry oder Miami – oder remote nach Absprache: Wir freuen uns auf deine Unterstützung!
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.
Folgende Entwicklungsumgebung erwartet dich bei uns:
Betriebssystem: Ubuntu Linux mit eigenem Buildsystem
Entwicklungsumgebung: Jupyter Notebook/JupyterLab, VS Code
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 im Einklang mit deinem Alltag, deinen Bedürfnissen und deiner Lebensphase steht.