Join to apply for the Machine Learning Engineer (f/m/d) role at WetterOnline GmbHJobbeschreibungWO bist du!Du interessierst dich für den Einsatz von ML-Verfahren bei der Analyse und Verarbeitung von Wetterdaten mit Python, PyTorch, NumPy und OpenCV?Du möchtest dazu beitragen, die Visualisierung von Radar- und Satellitendaten mithilfe neuronaler Netze zu verbessern?Du möchtest dein Expertenwissen im Bereich Machine Learning gezielt einbringen und gemeinsam mit uns Projekte vorantreiben?Die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen fallen dir leicht?StellenanforderungenMachine Learning Engineer (w/m/d)Wetter ist mehrRund 160 Mitarbeiter sorgen weltweit bei WetterOnline nicht nur für eine besonders präzise Wettervorhersage, sondern auch für ein gutes Arbeitsklima. Als Machine Learning Engineer (w/m/d) sorgst du mit deinem Know-how für den zielgerichteten Einsatz ML-Verfahren in der Objekterkennung, Bilderzeugung und -segmentierung von diversen Wetterdaten.Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Physik, Mathematik oder in einem vergleichbaren Studiengang.Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung in der performanten Verarbeitung großer Datenmengen.Erfahrung im Design und Training von ML-Modellen, insbesondere aus dem Bereich Computer Vision.Verständnis physikalischer Zusammenhänge und Interesse an deren datenbasierter Modellierung.Idealerweise Grundkenntnisse in C++ und erste Erfahrungen im High-Performance Computing.Folgende Entwicklungsumgebung Erwartet Dich Bei UnsBetriebssystem: Ubuntu Linux mit eigenem BuildsystemEntwicklungsumgebung: Jupyter Notebook / JupyterLab, VSCodeTechnologien / Frameworks: Python, PyTorch, NumPy, OpenCV, C++, OpenMPVersionierung: Git/Gitlab.Was Wir Dir BietenInterdisziplinäre Zusammenarbeit: Du bringst dich in bereichsübergreifende Projekte ein und arbeitest eng mit Kolleg*innen aus Entwicklung, Produkt, Marketing und weiteren Teams zusammen.Innovationsfreude und Gestaltungsfreiheit: Bei uns hast du die Möglichkeit, neue Ideen einzubringen und moderne Technologien aktiv mitzugestalten.Flexibel und lebensnah: Ob im Büro, remote oder hybrid – wir achten darauf, dass dein Job in Einklang mit deinem Alltag, deinen Bedürfnissen und deiner Lebensphase steht.Equal Employment Opportunity Statement #J-18808-Ljbffr