Remote Energy Meteorology Intern: AI Forecasting & Data

Remote Energy Meteorology Intern: AI Forecasting & Data

Baden Internship 4050 - 4950 CHF / Monat (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Teste AI-Wettermodelle für Energieprognosen und unterstütze meteorologische Analysen.
  • Unternehmen: Axpo Group, ein innovatives Unternehmen im Energiesektor.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, wertvolle Erfahrungen und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energieprognosen mit modernster Technologie und KI.
  • Qualifikationen: BSc/MSc in einem verwandten Bereich, Erfahrung mit Python und grundlegendes Wissen in Deep Learning.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 4050 - 4950 CHF pro Monat.

Axpo Group is seeking a data science/meterology-focused candidate to join our team in Switzerland.

You will test AI weather models for energy forecasting, build data pipelines, and support meteorology desk operations with clear analyses and recommendations.

The role emphasizes collaboration across teams and ongoing workflow improvement.

Ideal candidates hold a BSc/MSc in a related field, with Python, Net CDF/GRIB experience, and foundational deep learning knowledge (Py Torch).

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Remote Energy Meteorology Intern: AI Forecasting & Data Arbeitgeber: Myjob

MediPersonal ist ein hervorragender Arbeitgeber in der Region Mels, der Ihnen als Allgemeinarzt eine unbefristete Festanstellung mit einem fairen Lohn nach Tarif bietet. Unsere persönliche Begleitung während des gesamten Bewerbungsprozesses und die Möglichkeit zur beruflichen Weiterbildung durch Temptraining zeigen unser Engagement für Ihre Karriere. Zudem profitieren Sie von einem herzlichen Team und einer attraktiven Arbeitsumgebung, die Ihnen viel Abwechslung und Verantwortung bietet.

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Kontaktdaten:

Myjob Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Remote Energy Meteorology Intern: AI Forecasting & Data erhalten könntest

Nutz die Daten-Communities!

In der Datenwissenschaft gibt’s viele coole Communities, in denen du aktiv sein kannst. Tritt zum Beispiel in Foren wie Kaggle oder Reddit ein, um deine Fähigkeiten zu zeigen und in Kontakt mit anderen zu treten – manchmal kommen so Geheimtipps für Praktikumsstellen!

Direkter Kontakt mit Professoren

Wenn du an einer Hochschule bist, sprich direkt mit deinen Professoren. Viele von ihnen haben Verbindungen zur Industrie und wissen, wo Praktikumsplätze ausgeschrieben sind. Sie können dir sogar helfen, ein Projekt zu finden, das Aufsehen erregt!

Networking an Events

Such nach Daten-Events oder Meetups in deiner Nähe! Das sind super Orte, um Leute aus der Branche zu treffen und mehr über offene Praktikumsstellen zu erfahren. Frag nach ihren aktuellen Projekten und ob sie Praktikanten suchen – man weiss ja nie!

Komm zu uns!

Schau unbedingt auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt bei Myjob für das Remote Energy Meteorology Intern: AI Forecasting & Data Praktikum. Wir freuen uns immer, talentierte Leute wie dich kennenzulernen und deine Daten-Expertise zu entdecken!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Remote Energy Meteorology Intern: AI Forecasting & Data mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Python
NetCDF
GRIB
Deep Learning
PyTorch
AI Wettermodelle

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Show Us Deine Datenskills:Für ein Praktikum im Bereich Data Science is es wichtig, dass du deine technischen Skills zeigst! Mach sicher, dass du in deinem CV alle relevanten Tools oder Programmiersprachen auflistisch, wie Python, R, oder SQL. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die Datenanalysen beinhalten, dann erwähnt sie auf jeden Fall, das gibt uns einen Einblick in dein Können!

Erzähl von Deinem Lernwillen:In einem Praktikum liegt der Fokus oft auf Lernen und Wachstum. In deinem Motivationsschreiben solltest du konkret darlegen, warum du Dich für Data Science interessierst und was du von der Erfahrung bei Myjob erhofft. Zeig uns, dass du bereit bist, dazu zu lernen und Initiative zu zeigen!

Bring Einblicke zu Deinen Projekten:Wenn du praktische Erfahrung hast, sei es durch Studienprojekte, Praktika oder Freiwilligenarbeit, erwähne das detailliert! Füge ggf. Links zu deinem GitHub-Profil oder veröffentlichten Projekten bei, damit wir einen besseren Eindruck von deinem praktischen Wissen erhalten. Falls du an Kaggle-Wettbewerben teilgenommen hast, lass uns wissen, wie du abgeschnitten hast!

Klarheit über Deine Zeit und Ziele:Da es sich um ein Praktikum handelt, ist es wichtig, uns klar zu machen, wie viel Zeit du einbringen kannst und was deine Ziele sind. Sei transparent über Deine Verfügbarkeit während des Studiums und eventuell sogar darüber, wie du das Praktikum in Deine langfristigen Karriereziele einfügst. Das hilft uns zu verstehen, wie du zu Myjob und dem Team passen könntest!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Myjob vorbereitet

Mach dich ready für technische Fragen

Als Data Science Praktikant wird von dir erwartet, dass du ein gutes Fundament in Statistik und Programmierung hast. Bereite dich auf technische Fragen vor, die deine Kenntnisse in Python oder R und deine Fähigkeit, mit Datenanalyse-Tools wie Pandas oder NumPy zu arbeiten, testen.

Portfolio mit Projekten bereitstellen

Zeig uns dein Können! Stell sicher, dass du dein Portfolio mit Projekten dabei hast, die deine Fertigkeiten im Data Science gut darstellen. Wenn du zum Beispiel ein cooles Machine Learning Modell entwickelt hast, erklär uns, wie du das angegangen bist und welche Ergebnisse es geliefert hat.

Soft Skills sind entscheidend

Neben den technischen Fähigkeiten schätzt Myjob auch Teamarbeit und Kommunikation. Mach dir Gedanken darüber, wie du in der Vergangenheit in Teams gearbeitet hast und wie du deine technischen Konzepte auch Nicht-Techies erklären würdest. Das könnte einen grossen Unterschied machen!

Zeig deine Lernbereitschaft

Als Praktikant bist du hier, um zu lernen. Sei offen dafür, über deine Motivation zu sprechen und wie du bereit bist, neue Tools und Techniken zu lernen. Das zeigt, dass du flexibel und anpassungsfähig bist, was sehr wichtig ist in der sich schnell entwickelnden Welt der Datenwissenschaft!