Postdoktorand/in Data Science und prädiktive Modellierung für Kartoffelanbau, Nyon

Stichworte

• Machine Learning
• prädiktive Modellierung
• Kartoffelproduktion
• Data Science
• Agroscope

Zusammenfassung

Agroscope sucht eine/n Postdoktorand/in, die/der Machine-Learning- und statistische Prognosemodelle für die Schweizer Pflanzkartoffelproduktion entwickelt. Die Stelle in Nyon (VD) umfasst 80% Pensum.

Stellenausschreibung

Agroscope sucht eine/n Postdoktorand/in, die/der an prädiktiven Modellen für die Schweizer Kartoffelproduktion arbeitet. Die Stelle ist in Nyon (VD) angesiedelt und umfasst 80% Pensum.

Aufgaben

• Entwicklung von Machine-Learning- und statistischen Modellen zur Vorhersage des Virusinfektionsrisikos in der Pflanzkartoffelproduktion
• Erstellung von Prognosemodellen für Kartoffelruhe und Keimverhalten unter verschiedenen Lagerbedingungen
• Integration und Analyse von agronomischen, klimatischen, physiologischen und zertifizierungsrelevanten Datensätzen aus über 30 Jahren
• Validierung und Optimierung der Modelle anhand unabhängiger Datensätze und Praxisbeobachtungen
• Entwicklung von Entscheidungshilfetools und Beitrag zur Implementierung in Agrometeo+ und digitalen Plattformen
• Wissenschaftliche Publikationen, Konferenzvorträge und Verfassen von Forschungsanträgen
• Arbeit in einem multidisziplinären Team sowie allfällige Betreuung von Masterstudierenden und Doktoranden

Profil

• PhD in Data Science, Statistik, Informatik, künstlicher Intelligenz, Bioinformatik, Agronomie oder einem verwandten Fachgebiet
• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, Prognosemodellen und statistischer Analyse
• Hervorragende Programmierkenntnisse in Python und/oder R sowie Erfahrung mit grossen Datensätzen und reproduzierbaren Arbeitsabläufen
• Kenntnisse in erklärbare KI, Klima- oder Geodaten von Vorteil
• Sehr gute Kenntnisse zweier Amtssprachen und Englisch in Wort und Schrift
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und wissenschaftliche Schreibkompetenz

Angebot

• Arbeit für die Schweiz und zum Wohl der Bevölkerung
• Gelebte Vielfalt und Chancengleichheit im Team
• Unterstützung und Beratung im Bereich der physischen und psychischen Gesundheit