Stelle ist zu besetzen ab: 01.02.2026

Beschreibung

Wir suchen Ihre Unterstützung für unsere Forschung zu generativen KI-Methoden. Ihr Schwerpunkt liegt auf dem Projekt 3D-GAIN (Realistische 3D-Atmosphärenrekonstruktion für generative KI-Vorhersagen von Niederschlag und Bestrahlungsstärke mittels Fernerkundungs- und In-situ-Daten). Darüber hinaus wird Ihre Arbeit in die laufende Forschung zu KI-basiertem Downscaling von Niederschlagsfeldern in der neu gegründeten Forschungsgruppe Hydrometeorologische Messungen und Maschinelles Lernen am KIT Campus Alpin eingebunden.

Das übergeordnete Ziel des Projekts 3D-GAIN ist die Entwicklung neuartiger KI-Methoden zur generativen 3D-Rekonstruktion lokaler atmosphärischer Bedingungen, um die Ableitung und Vorhersage von Niederschlag und Sonneneinstrahlung zu verbessern. Diese generative Rekonstruktion basiert auf multimodalen Beobachtungen (Satellitenbilder, Radarmessungen, All-Sky-Kameras und In-situ-Sensoren) und nutzt eine einheitliche, physikalisch konsistente 3D-Darstellung der atmosphärischen Bedingungen.

Die Projektarbeit im Rahmen von 3D-GAIN erfolgt in Kooperation mit den Projektpartnern am DLR-Institut für Solarforschung und Energiemeteorologie in Almería, Spanien.

Ihre Hauptaufgaben sind:

• Konzeption und initiale Einrichtung des 3D-Repräsentationsmodells
• Entwicklung einer encoderbasierten Datensynchronisation und eines diffusionsbasierten probabilistischen Samplings
• Koordination der gemeinsamen Modellentwicklung mit den Projektpartnern
• Zusammenfassung, Präsentation und Veröffentlichung der Projektergebnisse.

Persönliche Qualifikation

Sie verfügen über ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium mit abgeschlossener Promotion im Bereich Künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen, idealerweise mit Schwerpunkt Meteorologie oder verwandten Gebieten.

Insbesondere bringen Sie Folgendes mit:

• fundierte Kenntnisse in der Entwicklung und dem Training tiefer neuronaler Netze, idealerweise mit PyTorch;
• Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und Machine-Learning-Workflows;
• Grundkenntnisse in Meteorologie und Fernerkundung;

Sie beherrschen Englisch in Wort und Schrift.

Organisationseinheit

Garmisch-Partenkirchen

Entgelt

EG 13 TV-L, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind.

Vertragsdauer

1,5 Jahre (Vollzeit) oder 2 Jahre (Teilzeit 75%).

Bewerbungsfrist bis

09.01.2026

Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Dr. Christian Chwala, Tel. +8821 183-246.

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Art der Anzeige

• Befristete Anstellung

Gesuchter Karrierestatus

• Berufserfahrene:r > 2 Jahre

Arbeitsregion

• Karlsruhe und Umgebung

Unternehmensbereich

• Sonstige Bereiche

Sprache am Arbeitsplatz

• Deutsch

Art des Unternehmens

• Wissenschaftliche Einrichtung