Über die Stelle
Rollenübersicht:
Wir suchen Experten für Geowissenschaften, die realistische, terminalbasierte wissenschaftliche Aufgaben für Terminal Bench Science entwickeln. Sie erstellen computergestützte Workflows rund um Umweltdaten, Klimasysteme, atmosphärische Prozesse, Geophysik, Ozeanographie, Geologie und verwandte Bereiche.
Sie entwerfen Aufgaben, bei denen KI-Agenten wissenschaftliche Datensätze inspizieren, Geodaten oder Zeitreihendaten verarbeiten, Modelle ausführen, Pipelines debuggen und objektiv überprüfbare wissenschaftliche Ergebnisse erzeugen müssen.
Ihre Aufgaben:
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Authentische Workflows der Geowissenschaften in in sich geschlossene Terminal-Benchmark-Aufgaben übersetzen.
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Geodaten-, Klima-, Atmosphären-, Geologie-, Hydrologie- oder Ozeanographie-Datensätze aufbereiten.
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Reproduzierbare Rechenumgebungen mit geeigneten wissenschaftlichen Bibliotheken und Kommandozeilen-Tools aufbauen.
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Expertenlösungen mit Python, R, Bash, Julia oder fachspezifischer Software erstellen.
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Aufgaben entwickeln, die Geodatenanalyse, Zeitreihenverarbeitung, numerische Modellierung, Interpolation, Prognosen, Fernerkundung oder Umweltrisikoanalyse umfassen.
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Objektive Bewertungskriterien für wissenschaftliche Ergebnisse, Modellverhalten, Datentransformationen sowie räumliche oder zeitliche Genauigkeit definieren.
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Koordinatensysteme, Einheiten, Zeitstempel, den Umgang mit fehlenden Daten und wissenschaftliche Annahmen validieren.
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Automatisierte Tests für numerische Toleranzen, Dateiformate, Metadaten und Reproduzierbarkeit erstellen.
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Probleme im Zusammenhang mit Geodaten-Projektionen, großen Datensätzen, Abhängigkeiten, Performance und numerischer Stabilität debuggen.
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Herkunft der Eingabedaten, erwartete Ergebnisse, Grenzfälle und Einschränkungen dokumentieren.
Was wir suchen:
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Promotion (Ph.D.), Postdoc-Erfahrung oder gleichwertige fortgeschrittene technische Erfahrung in Geowissenschaften oder einem eng verwandten Fachgebiet.
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Fundierte Expertise in mindestens einem Bereich wie Klimawissenschaft, Atmosphärenwissenschaft, Geophysik, Ozeanographie, Geologie, Hydrologie, Fernerkundung, Umweltmodellierung oder Erdsystemwissenschaft.
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Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python, R, Julia, Bash oder einer anderen wissenschaftlichen Programmiersprache.
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Praktische Erfahrung mit wissenschaftlicher Datenverarbeitung, numerischer Modellierung, Geodatenanalyse, Umweltdatensätzen oder Zeitreihenanalyse.
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Sicherer Umgang mit der eigenständigen Arbeit in Linux-/terminalbasierten Umgebungen.
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Fähigkeit, reproduzierbare wissenschaftliche Rechen-Workflows aufzubauen, zu debuggen und zu validieren.
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Fundiertes Verständnis von wissenschaftlicher Qualitätskontrolle, räumlichen/zeitlichen Daten, Unsicherheit und numerischer Genauigkeit.
Bevorzugte Qualifikation:
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Erfahrung mit NumPy, pandas, SciPy, xarray, rasterio, GeoPandas, Cartopy, GDAL oder ähnlichen wissenschaftlichen bzw. Geodaten-Tools.
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Erfahrung mit wissenschaftlichen Datenformaten wie NetCDF, HDF5, GeoTIFF, Shapefiles oder GRIB.
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Erfahrung im Umgang mit Klima-, Wetter-, Satelliten-, seismischen, ozeanographischen, geologischen oder hydrologischen Datensätzen.
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Vertrautheit mit Docker, Conda, Git, CI/CD, automatisierten Tests oder HPC-Umgebungen.
Von Vorteil:
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Erfahrung in Research Software Engineering, wissenschaftlichem Benchmarking oder in der Entwicklung automatisierter Grader.
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Erfahrung in der Bewertung von KI-Coding-/Terminal-Agenten oder in der Entwicklung von Aufgaben und Evaluierungen für KI-Systeme.
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Publikationen oder Open-Source-Beiträge in den Geo-, Umwelt-, Geodaten- oder Computerwissenschaften.
Angebotsdetails:
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Erforderlicher Zeitaufwand: Mindestens 6 Stunden pro Tag und mindestens 40 Stunden pro Woche mit 4 Stunden Überschneidung mit PST.
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Beschäftigungsart : Auftragnehmer-Einsatz (kein Anspruch auf Krankheits- oder bezahlten Urlaub)
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Vertragsdauer : 5 Woche(n) [voraussichtlicher Starttermin ist nächste Woche]
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Zahlungsart: Vergütung pro Aufgabe $300/pro genehmigter Aufgabe