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Hochschulpraktikant​/-in im Bereich Machine Learning Integration

Job in 8302, Kloten, Kanton Zürich, Switzerland
Listing for: Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss
Full Time position
Listed on 2026-01-11
Job specializations:
  • Software Development
    Machine Learning/ ML Engineer, Data Scientist
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 125000 - 150000 CHF Yearly CHF 125000.00 150000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below

Hochschulpraktikant/-in im Bereich Machine Learning Integration

Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie Meteo Schweiz, 80-100%, Zürich-Flughafen (und Homeoffice)

Diesen Beitrag können Sie leisten

  • In der Entwicklung und Implementierung von ML‑Tools sowie Prozessen zur Optimierung von ML‑Projekten unterstützen
  • Entwicklung und Training datengetriebener ML‑Modelle für Wetter‑ und Klimavorhersagen, inklusive Prototyping von Use Cases auf Basis von Messdaten
  • Analyse, Verarbeitung und automatische Qualitätskontrolle großer meteorologischer Datensätze aus dem Meteo Schweiz‑Datenarchiv
  • Zusammenarbeit mit erfahrenen Fachwissenschaftler/innen bei der Umsetzung neuer Ansätze in der Wetter‑ und Klimavorhersage
  • Die Schaffung von Synergien im Bereich des MLOps vorantreiben

Das macht Sie einzigartig

  • Hochschulabschluss (mind. ISCED
    6) im Bereich Informatik, Mathematik, Data Science oder den Naturwissenschaften (z. B. Physik, Meteorologie) mit einem starken Fokus auf datengetriebene Methoden
  • Gute Kenntnisse im Anwenden und Anpassen von Machine‑Learning Algorithmen mit Frameworks wie PyTorch sowie in Data‑Science‑Prozessen (z. B. Experiment‑Tracking, Modellbewertung)
  • Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen, insbesondere Wetter‑ und Klimadaten
  • Kenntnisse in High‑Performance Computing (HPC) und Containerisierung (z. B. Docker) sind von Vorteil
  • Kreative und problemlösungsorientierte Denkweise sowie ausgezeichnete Kommunikations‑ und Teamfähigkeiten in zwei Amtssprachen und Englisch

Auf den Punkt gebracht

Als Hochschulpraktikant/-in Machine Learning werden Sie Teil des Machine Learning Integrationsteams. Sie helfen bei der Entwicklung von Frameworks und Werkzeugen, die im Bereich des ML eingesetzt werden. Zudem unterstützen Sie die Fachwissenschaftler/innen bei der Entwicklung innovativer, datengesteuerter Ansätze für Schweizer Wetter‑ und Klimaanwendungen.

Das macht uns aus

Das Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie (Meteo Schweiz) ist der nationale Wetterdienst der Schweiz. Wir erfassen und prognostizieren Wetter und Klima in der Schweiz und leisten damit einen nachhaltigen Beitrag zum Wohlergehen der Bevölkerung und zum Nutzen von Wirtschaft, Wissenschaft und Umwelt.

Die Ämter des Eidgenössischen Departements des Innern (EDI) engagieren sich systematisch für gute Arbeitsbedingungen und die Gesundheit ihrer Mitarbeitenden und sind mit dem Label Friendly Work Space ausgezeichnet.

Das bieten wir

  • Arbeiten für die Schweiz:
    Wir setzen uns für das Erfolgsmodell Schweiz ein und arbeiten zum Wohl der Bevölkerung.
  • Gelebte Vielfalt:
    Dank Chancengleichheit entfalten wir unsere Kompetenzen und bringen unterschiedliche Perspektiven ein.
  • Gesund am Arbeitsplatz:
    Wir unterstützen und beraten unsere Mitarbeitenden im Bereich der physischen und psychischen Gesundheit.
  • Gleicher Lohn für gleichwertige Arbeit:
    Wir gewährleisten Lohngleichheit und entlöhnen nach Leistung, Erfahrung und den Anforderungen der Stelle.
  • Arbeit und Privatleben im Einklang:
    Die individuelle Lebensgestaltung unterstützen wir mit flexiblen Arbeitsformen und unterschiedlichen Zeitmodellen.
  • Berufliche Perspektiven:
    Mit Aus‑ und Weiterbildungen am Puls der Zeit fördern wir die berufliche und persönliche Entwicklung unserer Mitarbeitenden.

Zusätzliche Informationen

  • Für ein Praktikum in der Bundesverwaltung muss der Studienabschluss bei Stellenantritt weniger als ein Jahr zurückliegen.
  • Arbeitsort ist entweder der Zürich‑Flughafen, oder das Regionalzentrum Locarno‑Monti. Regelmäßige Präsenz am Hauptsitz Zürich‑Flughafen wird erwartet.
#J-18808-Ljbffr
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