Der Deutsche Wetterdienst (DWD) sucht für die Abteilung "Meteorologische Analyse und Modellierung" im Geschäftsbereich "Forschung und Entwicklung" am Dienstort Offenbach am Main zum nächstmöglichen Termin, befristet für 4 Jahre, eine/einen

Wissenschaftliche Mitarbeiterin/Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) mit Schwerpunkt "Künstliche Intelligenz für Wetter und Klima"

der Fachrichtung Meteorologie, Physik, Mathematik o.ä.

Referenzcode der Ausschreibung 20253162_9300

Der Deutsche Wetterdienst (DWD) bietet in Deutschland umfassende Dienstleistungen im Bereich

Wetter und Klima, einschließlich Wetterwarnungen, Vorhersagen für die Luft- und Seeschifffahrt sowie Klimadienstberichte und -gutachten. Weitere Informationen finden Sie unter www.dwd.de.

Die Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens besitzen erhebliches

Potenzial, um die Wetter- und Klimadienstleistungen des DWD nachhaltig zu verbessern. Daher

wurde eine KI-Entwicklungseinheit im DWD eingerichtet, die sich der Entwicklung neuer und

zukunftsweisender Ansätze zur Bearbeitung und Lösung von Fragestellungen in den

unterschiedlichen Bereichen des DWD widmet. Ziel ist der Aufbau einer effektiven KI-Infrastruktur zur

Unterstützung verschiedener Projekte.

Dafür brauchen wir Sie:

Das Aufgabengebiet umfasst im Wesentlichen folgende Tätigkeiten:

• Entwicklung von KI-Anwendungen für gitterbasierte Datensätze und Zeitreihe, beispielsweise zur Qualitätsverbesserung der radarbasierten Niederschlagsschätzung sowie der Vorhersage von Straßenwetter
• Wissensvermittlung und Kompetenzaufbau im DWD durch umfassende Dokumentationen, Kommunikation und Tutorials

Ihr Profil:

Das sollten Sie unbedingt mitbringen:

• Erfolgreich abgeschlossenes naturwissenschaftliches oder technisches Hochschulstudium (Unidiplom/Master), z.B. der Metorologie, Physik, Mathematik oder vergleichbar
• Sichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (vergleichbar Level B2 CEFR)
• Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift (vergleichbar Level B2 CEFR)

Das wäre wünschenswert:

• Anwendbare Kenntnisse und Erfahrungen in der Formulierung, Implementierung und Evaluation mathematischer und naturwissenschaftlicher Modelle
• Anwendbare Kenntnisse und Erfahrungen in Verfahren des Maschinenlernens und der Künstlichen Intelligenz, der Datenassimilation und der Numerischen Wettervorhersage
• Kenntnisse und Erfahrungen in der Weiterverarbeitung und Nutzung des Outputs numerischer Simulationsmodelle sowie im Umgang mit meteorologischen Datenformaten
• Kenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung mithilfe der Sprachen Python, Fortran oder C auf Unix/Großrechnern, insbesondere auf GPU-Clustern mit KI/ML-Architekturen
• Ausgeprägte Denk- und Urteilsfähigkeit, insbesondere in Bezug auf die Erfassung komplexer Sachverhalte, Strukturen und die Abwägung zusammenhängender Faktoren bis hin zur angemessenen Urteilsbildung
• Selbstständigkeit und Initiative zur engagierten und eigenverantwortlichen Entwicklung sachgerechter Lösungen innerhalb des eigenen Tätigkeitsbereichs
• Verhandlungs- und Überzeugungsfähigkeit in Verbindung mit einem ausgeprägten Darstellungsvermögen
• Ausgeprägte Fähigkeit zur Zusammenarbeit
• Kreativität in der Lösungsentwicklung, insbesondere die Fähigkeit, systematisch vorzugehen, Problemursachen zu identifizieren sowie neue Ideen und Zusammenhänge abzuleiten
• Konfliktfähigkeit

Erste Erfahrungen im internationalen (Forschungs-)Umfeld sind von Vorteil.

Das bieten wir Ihnen:

• Unterstützende Zusammenarbeit im kollegialen Umfeld der Abteilung "Meteorologische Analyse und Modellierung"
• Teilhabe am Gesamtprozess der Verbesserung der Wettervorhersage und Klimaforschung
• Flexible Arbeitszeiten durch Funktions- und Gleitzeitmodell ohne Kernzeit
• Flexibles Arbeiten im Büro und die Möglichkeit für das Arbeiten im Home-Office
• Gute Verkehrsanbindung (ÖPNV, Auto und Fahrrad)
• Umfassende Einarbeitung sowie die Möglichkeit zur Weiterbildung

Der Dienstposten ist nach Entgeltgruppe 14, Teil I der Anlage 1 zum TV EntgO Bund bewertet. Die Zuordnung zu den Stufen erfolgt unter Berücksichtigung der persönlichen Voraussetzungen.

Der Deutsche Wetterdienst versteht sich als familienfreundlicher Arbeitgeber und wurde entsprechend zertifiziert. Weitere Informationen finden Sie unter www.beruf-und-familie.de

Besondere Hinweise:

Die Besetzung des Dienstpostens in Teilzeit ist grundsätzlich möglich.

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen nach Maßgabe des § 8 BGleiG bevorzugt berücksichtigt.

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher fachlicher Eignung bevorzugt eingestellt. Es wird nur ein Mindestmaß an körperlicher Eignung verlangt.

Wir begrüßen die Bewerbung von Menschen aller Nationalitäten.

Die Auswahl erfolgt durch eine Kommission.

Bei ausländischen Bildungsabschlüssen bitten wir um Übersendung entsprechender Nachweise über die Gleichwertigkeit mit einem deutschen Abschluss. Nähere Informationen hierzu entnehmen Sie bitte der Internetseite der Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB) unter http://www.kmk.org/zab

Fühlen Sie sich angesprochen?

Dann bewerben Sie sich bitte bis zum 30.10.2025 über das Elektronische Bewerbungsverfahren (EBV) auf der Einstiegsseite http://www.bav.bund.de/Einstieg-EBV

Wählen Sie dort "Bewerbung mittels Referenzcode" aus und geben Sie bitte im Verlauf Ihrer Bewerbung den Referenzcode 20253162_9300 ein. Die Benutzerdokumentation finden Sie über den o.g. Link.

Bitte laden Sie im weiteren Verlauf Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Universitätsdiplom-/Masterurkunde und -zeugnis, Arbeitszeugnisse) als Anlage in Ihr Kandidatenprofil hoch.

Für Fragen im Zusammenhang mit dem Elektronischen Bewerbungsverfahren steht Ihnen die Bundesanstalt für Verwaltungsdienstleistungen unter der Rufnummer 04941 602-240 zur Verfügung.

Ansprechpersonen:

Für nähere Auskünfte steht Ihnen im Deutschen Wetterdienst Herr Daniel Eidmann Tel. 069 8062-4255, zur Verfügung.

http://www.dwd.de http://www.bav.bund.de

Bereitgestellt in Kooperation mit der Bundesagentur für Arbeit.