Verstärken Sie diesen Bereich möglichst zum 01/02/2025 als Senior Scientist / Postdoc - Foundation Modell für das Wetter (w/m/d) Du bist ein:e ambitionierte:r Forscher:in den Bereichen Informatik, Ingenieurwissenschaften, Physik oder Mathematik? Du hast Erfahrung mit tiefen neuronalen Netzen und verstehst die Konzepte des unüberwachten Trainings und der generativen Modelle? Und würdest du deine Fähigkeiten gerne in die Entwicklung modernster KI-Lösungen für meteorologische Anwendungen einbringen? Dann haben wir vielleicht ein attraktives Stellenangebot für Dich. Das Jülich Supercomputing Center (JSC) arbeitet zusammen mit dem Europäischen Zentrum für Mittelfristige Wettervorhersage und 14 Top-Institutionen aus Europa im EU-Horizon-Projekt WeatherGenerator. Wir werden ein europäisches generatives Basismodell des Erdsystems aufbauen, das zu einem digitalen Zwilling in Destination Earth werden soll. Das Modell wird auf dem Lernen von abstrakten Repräsentationen des Wetters basieren und die Dynamik des Erdsystems abbilden, indem es mit einer großen Vielfalt von Erdsystemdaten trainiert wird. Der WeatherGenerator wird aufgabenunabhängig sein und eine Vielzahl neuer Anwendungen ermöglichen. Institute issuing the offer: JSC Your application: In dieser Position wirst du ein aktiver Teil unserer ESDE-Forschungsgruppe und des WeatherGenerator Konsortiums sein. Du wirst wesentliche Beiträge zur Entwicklung des WeatherGenerator-Grundmodells für die Wettervorhersage und viele verwandte Anwendungen leisten. Zu deinen Aufgaben gehört der Entwurf, die Implementierung, das Training, das Testen und die Evaluierung dieses Modells innerhalb eines starken Teams von KI-Forscher:innen und Meteorolog:innen. Das WeatherGenerator-Model wird das bewährte AtmoRep-Konzept ( https://arxiv.org/abs/2308.13280 ) erweitern, dass an der Spitze der internationalen KI-Forschung steht. Wir suchen eine:n enthusiastische:n Forscher:in, die/der neue Konzepte und Ideen schnell begreift und komplexe Deep-Learning-Probleme mit hochwertigen Softwarelösungen lösen kann. Erfahrung mit großen Transformatormodellen ist von Vorteil, aber nicht unbedingt erforderlich. Du wirst:
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