Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)
07.09.2024
Bundesanstalt f. Geowissensch u. Rohstoffe (BGR)
Hannover (DE)
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Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)
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Bundesanstalt f. Geowissensch u. Rohstoffe (BGR)
Hannover (DE)
Informationen zur Anzeige:
Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)
Bundesanstalt f. Geowissensch u. Rohstoffe (BGR)
Hannover (DE)
Aktualität: 07.09.2024
Anzeigeninhalt:
07.09.2024, Bundesanstalt f. Geowissensch u. Rohstoffe (BGR)
Hannover (DE)
Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)
Aufgaben:
- Weiterentwicklung anwendungsorientierter, übertragbarer Methoden zur Detektion unterschiedlicher mineralischer Rohstoffvorkommen und Bodenschätze
- - Entwicklung und Nutzung von Methoden aus den Bereichen Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) und KI Ansätzen zur (synergetischen) Auswertung und Nutzung verschiedenster fernerkundlicher Daten in den Bereichen »Mineralische Rohstofflagerstätten« und »Geologie«
- - Zusammenführung von Fernerkundungsdaten und geologisch - mineralogischen Daten unterschiedlicher Quellen unter Verwendung von ML/DL Methoden
- - Digitale Verarbeitung und Interpretation von multiskaligen und multisensor Fernerkundungsdaten insbesondere von hyperspektralen und
- - multispektralen Fernerkundungsdaten im Kontext der Rohstofferkundung
- Mitwirkung bei geowissenschaftlichen Geländekampagnen inkl. Hyperspektralmessungen mit UAV und Geländespektrometer
- - Vorstellung der Arbeitsergebnisse in der Fachöffentlichkeit auf wichtigen nationalen und internationalen Fachtagungen und Publikation in anerkannten wissenschaftlichen Medien
Qualifikationen:
- Sie haben ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder gleichwertig) der Geoinformatik, Informatik, Data Science oder Geologie mit inhaltlichem Schwerpunkt Fernerkundung.
- Kenntnisse in den Bereichen Maschinelles Lernen bzw. Deep Learning
- - Kenntnisse der gängigen ML und DL Bibliotheken und Frameworks (z.B. Keras, TensorFlow, scikit-learn, CARET, etc.)
- - Kenntnisse in der Auswertung von Fernerkundungsdaten inkl. der entsprechende Datenverarbeitungssoftware (z.B. ENVI, ERDAS)
- - Kenntnisse zu Sensoren und Methoden der Fernerkundung
- - Kenntnisse in der Entwicklung übertragbarer Methoden
- - Kenntnisse in mindestens einer höheren Programmiersprache, z.B. Python oder R
- - Englischkenntnisse vergleichbar Level C1 GeR
- - Deutschkenntnisse vergleichbar Level B2 GeR bzw. Bereitschaft zur Teilnahme an Arbeitgeber finanzierten Sprachkursen
- - Sehr gute Koordinations-, Kommunikations- und Teamfähigkeit
- - Eigeninitiative und Flexibilität
- - Ausgeprägte Fähigkeit zu selbständigem, zielorientiertem Arbeiten
- - Kommunikationsstärke, Verhandlungsgeschick, Flexibilität, Eigeninitiative und sehr gute organisatorische Fähigkeiten
- Berufserfahrung bei einer (Bundes)Behörde oder einer Ressortforschungseinrichtung des Bundes
- - Erfahrungen mit hyperspektralen Fernerkundungsdaten
- - Erfahrungen im Aufbau hyperspektraler Datenbanken
- - Erfahrung mit hyperspektralen Geländearbeiten und Befliegungskampagnen
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