Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in für Fernerkundung und Machine Learning zur Modellierung trockenheitsbedingter Waldschäden
Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL —Birmensdorf, ZH
- Teilzeit
- Doktorat
- Englisch
- Python
4 Std.
Internship in Engineering - Automation, Robotics, and Related Fields (60 – 100%, 9-12 Months)
Treeless AG —Schlieren, ZH
- CAD
- Englisch
- SQL
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6 Std.
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Wingtra AG —Zürich, ZH
- Englisch
- C++
- Erfahrung in der IT
5 Std.
Manager / Senior Consultant - Financial Risk Management mit Fokus Kreditrisiko-Modellierung
EY —Zürich, ZH
- Doktorat
- Englisch
- Master
- Weiterbildungsprogramme
Engineer III, AI/ML, Online Calibration, XR
Google —Zürich, ZH
- 100%
- Doktorat
- Master
- C++
5 Std.
Senior (Gen)AI Engineer (all genders)
AXA Insurance AG —Winterthur, ZH
- 100%
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- Englisch
- Master
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Für Fragen steht Ihnen Andri Baltensweiler ([email protected]) gerne zur Verfügung. Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in für Fernerkundung und Machine…
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Working Student — Fleet Observability & Data Visualization
Gravis Robotics —Zürich, ZH
Hands-on experience with the full data lifecycle of a production robotics fleet — from raw telemetry to actionable insight.
6 Tage

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Birmensdorf, ZH

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Details zur Stelle

Teilzeit
vor 4 Stunden

Qualifikationen

Doktorat
R
Englisch
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL

Die Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL gehört mit rund 600 Mitarbeitenden zum ETH-Bereich. Sie befasst sich mit der nachhaltigen Nutzung und dem Schutz der Umwelt sowie mit einem verantwortungsvollen Umgang mit Naturgefahren.

Die Forschungseinheit Waldressourcen und Waldmanagement erfasst und analysiert Veränderungen in der Landschaft und im Wald. Im Projekt Forest-LENS untersuchen wir Trockenheitssymptome in Buchenbeständen. Grundlage bildet eine bereits entwickelte Sentinel-2- und Machine-Learning-basierte Prozessierungspipeline zur Erfassung solcher Symptome, die räumlich und methodisch erweitert wird. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Einfluss der Waldstruktur auf die Trockenheitsresilienz von Buchen. Dazu kombinieren wir satellitenbasierte Trockenheitsindikatoren mit aus LiDAR-Daten abgeleiteten Waldstrukturinformationen sowie weiteren Umwelt- und Standortdaten. Die Stelle ist in der Forschungsgruppe GIS angegliedert und wir suchen für die Dauer von zwei Jahren per sofort oder nach Vereinbarung eine/-

Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in für Fernerkundung und Machine Learning zur Modellierung trockenheitsbedingter Waldschäden

Sie verfügen über ein abgeschlossenes Doktorat in Umweltwissenschaften, Forstwissenschaften oder Fernerkundung sowie über ausgewiesene Erfahrung als Data Scientist. Zudem erwarten wir sehr gute Kenntnisse in der räumlichen Modellierung mit Machine Learning, fundierte Erfahrung in der Verarbeitung von Sentinel-2, PlanetScope- und LiDAR-Daten sowie vertiefte Kenntnisse in der Modellierung von Trockenheitssymptomen in Waldökosystemen. Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung im Umgang mit grossen Raster- und Vektordatensätzen werden vorausgesetzt. Zudem bezeichnen Sie sich als engagierte, selbstständige und sorgfältig arbeitende Person, die komplexe räumliche Analysen zielgerichtet umsetzt und ihre Ergebnisse für Wissenschaft und Praxis verständlich aufbereitet. Sie verständigen sich verhandlungssicher auf Englisch und Deutsch (mindestens auf Niveau B1) und weisen Erfahrungen im wissenschaftlichen Publizieren aus.

Bitte richten Sie Ihre vollständige Bewerbung an Beatrice Lamprecht, Human Resources WSL, indem Sie die verlangten Unterlagen über unser Bewerbungsportal einreichen. Bewerbungen per E-Mail sowie auf dem Postweg werden nicht berücksichtigt. Für Fragen steht Ihnen Andri Baltensweiler ([email protected]) gerne zur Verfügung. An der WSL sind Vielfalt und Inklusion gelebte Werte. Wir setzen uns engagiert für die Gleichstellung der Geschlechter sowie für die Förderung eines offenen und inklusiven Arbeitsklimas ein.

Zürcherstrasse 111, CH-8903 Birmensdorf

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