Mexiko
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Data Science / Machine Learning
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Data Science / Machine Learning
Wir haben einen dringenden Bedarf an einem Data Scientist, vorzugsweise mit Erfahrung im Bereich Space Tech, aber nicht zwingend erforderlich.
Data Scientist, vorzugsweise mit Spezialisierung auf Geodaten / Fernerkundung
Erforderlich
- 7+ Jahre angewandte Data Science / ML, mit praktischer Erfahrung in der georäumlichen Fernerkundung.
- Starke Python: numpy, rasterio/GDAL, xarray, scikit-image, geopandas/shapely.
- Arbeitskenntnisse von optischen und SAR-Daten (Spektralindizes, Backscatter/dB, Auflösungs-Trade-offs, Wiederholrate).
- Deep learning mit PyTorch; Erfahrung in der Feinabstimmung von Modellen (Transfer Learning, LoRA/PEFT).
- Modellvalidierung und -kalibrierung: ROC/AUC, Thresholding, Kreuzvalidierung, Umgang mit schwachen/wenigen
- Labels.- Zeitreihen- / Veränderungsdetektionsmethoden und Koordinatenreferenzsysteme (UTM, Reprojektion).
Qualifikationen
- MSc/PhD in Fernerkundung, Geodatenwissenschaft, Erdbeobachtung, Informatik/ML, Physik oder gleichwertige Erfahrung
FORTGESCHRITTENES ENGLISCH
Über die Rolle
Wir entwickeln ein satellitengestütztes Frühwarnsystem, das windgetriebene Sandverwehungen und Pipeline-Verschiebungen in einem Wüsten-Pipeline-Netzwerk erkennt. Dabei nutzen wir Sentinel-1 (SAR) und Sentinel-2 (optische) Bilder, Foundation Models und physikalische Modellierung der Dünenwanderung. Sie werden die Verantwortung für die Erkennungs- und Kalibrierungswissenschaft übernehmen: die Umwandlung von rohen Satellitenaufnahmen in kalibrierte, validierte Warnungen gegen reale, vor Ort protokollierte Ereignisse.
Was Sie tun werden -
- Erstellung und Kalibrierung von Modellen zur Veränderungsdetektion und Anomalieerkennung auf multitemporalen Sentinel-1/2-Bildern über Pipeline-Korridore.
- Erlernen von standortspezifischen """"Normalgelände""""-Baselines und Validierung von Detektionen anhand eines Ground-Truth-Ereignisprotokolls (Erkennungsrate, Vorlaufzeit, falsch-positive Rate, AUC).
- Feinabstimmung von georäumlichen Foundation Models (Prithvi-EO / ähnlich) mit LoRA/PEFT auf begrenzten, gelabelten Daten.
- Implementierung von SAR-Techniken für Verschiebungen: Amplitudenänderung, Kohärenz und Pixel-Offset-Tracking zur Messung von Rohr- und Dünenbewegungen.
- Entwicklung von Dune-Migration-Tracking (Optical Flow / Feature Tracking), Migrationsrichtung und Mobilitätsindizes. -
- Entwicklung einer robusten Datenaufnahme von Copernicus (CDSE / Sentinel Hub / STAC) und Fusion von optischen, SAR-, DEM- und ERA5-Winddaten. -
- Entwurf einer Labeling-Strategie (Encroachment-Masken, Schweregrad) und eines Trainings-/Validierungs-Splits, der Leckagen vermeidet. -
- Ehrliche Kommunikation von Ergebnissen und Einschränkungen an technische und geschäftliche Stakeholder.
Nice to have
- InSAR / SAR Offset Tracking (SNAP, ISCE oder Äquivalent) für Oberflächen-/Strukturverschiebungen.
- Georäumliche Foundation Models (Prithvi-EO, TerraTorch, HLS) und Segmentierung.
- Copernicus/CDSE, Sentinel Hub, STAC, Planetary Computer.
- Äolische Geomorphologie / Dünendynamik; Erfahrung im Bereich Öl & Gas oder Pipeline-Integrität.
- MLOps und Cloud (Containerisierung, geplante Inferenz, georäumliche Datenpipelines).
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