In sintesi
- Mansioni: Sviluppa metodi di machine learning per valutare i rischi climatici e le allerta precoci.
- Azienda: Centro per il Cambiamento Climatico e la Trasformazione con un team internazionale.
- Benefit: Salario competitivo, pacchetto welfare e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente di lavoro stimolante nel cuore delle Alpi con opportunità per attività all'aperto.
- Perché questo lavoro: Contribuisci a progetti innovativi per affrontare le sfide climatiche in un ambiente dinamico.
- Qualifiche: Laurea magistrale in informatica o scienze ambientali e competenze in machine learning.
La retribuzione prevista è compresa tra 123750 - 151250 € per anno.
Centro per il Cambiamento Climatico e la Trasformazione
Descrizione breve della posizione: Stiamo cercando un ricercatore/motivato informatico per unirsi al gruppo di ricerca sul Rischio Climatico e Disastri (CDR) all'interno del Centro per il Cambiamento Climatico e la Trasformazione (CCT). Il candidato selezionato svilupperà metodi basati sui dati che trasformano grandi dataset climatici e di pericoli naturali in informazioni robuste e interpretabili per la valutazione del rischio climatico, la previsione degli impatti e l'allerta precoce. La posizione combina ricerca applicata in machine learning e AI con implementazione operativa, ed è condotta in stretta collaborazione tra scienza climatica, pericoli naturali, osservazione della Terra, analisi geospaziale e gestione del rischio.
Le attività saranno principalmente condotte nel quadro del progetto finanziato dall'UE AlpFuturePaths, che si concentra sull'elaborazione di scenari futuri di pericoli climatici e rischi nell'ambiente alpino. Tuttavia, il candidato selezionato è atteso a contribuire ad altri progetti in corso e attività del gruppo di ricerca relative alla valutazione e previsione del rischio climatico.
Compiti:
- Sviluppare e valutare metodi di machine learning e deep learning per rilevare e prevedere estremi climatici, pericoli naturali e rischi correlati nelle regioni alpine.
- Elaborare e analizzare grandi dataset climatici, di osservazione della Terra e geospaziali per previsione, classificazione e riconoscimento di pattern.
- Contribuire alla previsione degli impatti, all'allerta precoce e ai sistemi di supporto decisionale, inclusa la validazione, la valutazione dell'incertezza e la comunicazione delle informazioni sul rischio.
- Collaborare con team interdisciplinari, partner internazionali ed esperti locali, inclusa l'Agenzia di Protezione Civile della Provincia Autonoma di Bolzano/Bozen.
Requisiti:
- Laurea magistrale in informatica, statistica, geoinformatica, scienze climatiche o ambientali, pericoli naturali o un campo comparabile.
- Prima esperienza in machine learning e modellazione statistica; interesse nella ricerca di deep learning e AI per dati spaziali e temporali.
- Buone competenze in Python e familiarità con librerie scientifiche e di machine learning comuni.
- Capacità di lavorare in team, buona comunicazione, motivazione ad apprendere e iniziativa personale.
- Ottima conoscenza dell'inglese (buon tedesco e/o italiano desiderabile).
Ulteriori requisiti:
- Minima esperienza con estremi climatici, valutazione del rischio, modellazione di pericoli naturali o sistemi di allerta precoce.
- Minima esperienza con metodi di downscaling statistico o basati su machine learning dei dati climatici.
- Minima esperienza con metodi di classificazione non supervisionata, in particolare Mappe Auto-Organizzanti (SOM) e approcci di clustering.
- Minima conoscenza della quantificazione dell'incertezza, GIS, calcolo ad alte prestazioni o cloud computing.
Offriamo:
- Stipendio annuale lordo compreso tra 40.227,74 € e 42.305,40 €.
- Luogo di lavoro: Viale Druso n.1, Bolzano.
- Un lavoro interessante in un team internazionale e interdisciplinare con competenze nella scienza del cambiamento climatico, pericoli naturali, osservazione della Terra, GIS, programmazione, scienze sociali.
- Strutture tecniche all'avanguardia (software e hardware, strumenti di comunicazione).
- Benefici e equilibrio vita-lavoro: Eurac Research offre un pacchetto welfare progettato per supportare il benessere e l'equilibrio vita-lavoro dei dipendenti, contribuendo a un'esperienza lavorativa positiva e inclusiva in un ambiente di ricerca internazionale.
- Accesso a numerose strutture e eventi scientifici e culturali di Eurac Research.
- Luogo di lavoro attraente nel cuore delle Alpi con infinite opportunità per sci, escursionismo, arrampicata.
Condizioni di impiego:
- Classificazione occupazionale e contratto collettivo applicabile: 2° livello del Contratto Collettivo Nazionale Italiano per il Settore Terziario/Commercio.
- Intervallo di stipendio annuale lordo: l'intervallo di stipendio annuale lordo è principalmente legato alla posizione pubblicizzata, ai suoi requisiti e al livello previsto, ed è definito secondo il framework retributivo interno di Eurac Research.
- Il più alto titolo accademico del candidato e qualsiasi esperienza professionale pertinente documentata nel CV sono presi in considerazione dove applicabile, ma sempre all'interno dell'intervallo salariale definito per la posizione pubblicizzata. L'intervallo riflette anche se la posizione è a tempo pieno o part-time.
Junior researcher in computer science for climate risk modelling datore di lavoro: Eurac Research
Eurac Research è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e internazionale nel cuore delle Alpi. I dipendenti beneficiano di un pacchetto welfare che promuove il benessere e l'equilibrio tra vita professionale e privata, oltre a opportunità di crescita professionale in un team interdisciplinare dedicato alla scienza del cambiamento climatico e ai rischi naturali. Con strutture tecniche all'avanguardia e accesso a eventi scientifici e culturali, lavorare qui significa contribuire a progetti significativi mentre si gode di un paesaggio mozzafiato e di attività all'aperto senza fine.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Junior researcher in computer science for climate risk modelling
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Eurac Research
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Eurac Research! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Junior researcher in computer science for climate risk modelling
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Eurac Research. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Eurac Research. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Eurac Research
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
