| Aufgaben |
Unterstützung der Weiterentwicklung unseres Modellierungs‑ und Analyse‑Software‑Ökosystems durch kollaborative Entwicklung, Dokumentation und Einhaltung bewährter Engineering‑Praktiken
Analyse von Mess‑ und Testdaten aus der Praxis, Ableitung von Leistungskennzahlen sowie Erstellung technischer Dokumentationen und Berichte für den internen Gebrauch und für Kunden
Entwicklung und Anwendung von Machine‑Learning‑Methoden, um aussagekräftige Muster und Erkenntnisse aus Radar‑Datensätzen zu extrahieren
Mitwirkung bei der Untersuchung technischer Vorfälle und Datenanomalien, um die Systemzuverlässigkeit und einen reibungslosen Betrieb sicherzustellen
Effektives Arbeiten in stark regulierten, air‑gapped Umgebungen unter Einhaltung strenger Sicherheits‑ und Qualitätsstandards
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| Anforderungen |
Master‑Abschluss oder Promotion in Computational Science, Informatik, Physik, Angewandter Mathematik oder einem eng verwandten Fachgebiet
Ausgeprägte Expertise in Python für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse, mit fundierter Erfahrung in relevanten Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Matplotlib
Experte für mathematisches und numerisches Modellieren komplexer, dynamischer Systeme, inklusive dem Umgang mit rauschbehafteten und hochdimensionalen Daten
Praktische Kenntnisse von Machine‑Learning‑Frameworks (TensorFlow, PyTorch)
Gute Vertrautheit mit dem Linux‑Ökosystem und erste Erfahrungen mit kompilierten Sprachen (z. B. C, C++, Rust)
Nachgewiesene Fähigkeit, domänenspezifisches Wissen schnell und eigenständig zu erschliessen und wissenschaftliche Prinzipien in praktische Engineering‑Lösungen zu überführen
Fähigkeit, ein gesundes Gleichgewicht zwischen intellektueller Neugier und den Anforderungen von Kunden und Unternehmen zu finden
Begeisterung für ein tiefes Eintauchen in die Welt der Radar‑Datenverarbeitung
Sprachkenntnisse: Deutsch mind. C1, Englisch mind. C1, Französisch ist ein grosser Pluspunkt
Schweizer Staatsbürgerschaft ist erforderlich
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