Ingénieur de données 80-100% (h/f/d)

Les groupes Alerte aux avalanches et Systèmes d’alerte et d’information, qui font partie de l’unité de recherche Avalanches et prévention, recherchent pour début 2027 ou à convenir une personne

Dans le projet de recherche FNS THIRST (Towards high-resolution, intelligent, spatio-temporal avalanche forecasting), nous développons de nouvelles méthodes pour prévoir plus précisément et de manière automatisée le danger d’avalanches à l’aide de modèles physiques, d’intelligence artificielle et de données spatiales à haute résolution. Pour cela, nous recherchons une personne qui construira une infrastructure de simulation et de données évolutive afin de permettre des calculs de modèles à grande échelle et un accès efficace à d’importantes données de recherche. Parallèlement, des pipelines de données et de modèles automatisés et fiables doivent être développés pour tester de nouvelles méthodes, qui constitueront également la base technique pour leur transfert ultérieur au service opérationnel d’alerte aux avalanches.

Vos tâches comprennent la mise en place, l’exploitation et le développement continu d’une infrastructure de simulation et de données évolutive pour des modélisations à grande échelle et intensives en calcul, ainsi que le développement de solutions efficaces pour le traitement, le stockage et la mise à disposition de grands ensembles de données spatio-temporelles. Vous développez des pipelines de données et de modèles robustes et automatisés pour la recherche et les tests en direct opérationnels, et assurez un fonctionnement fiable et reproductible des modèles grâce à des tests, une surveillance et un contrôle qualité.

Un autre point fort est la mise en place et l’exploitation de processus MLOps pour l’entraînement automatisé et le réentraînement, le déploiement et l’inférence de modèles d’apprentissage automatique ainsi que leur gestion et leur surveillance. Vous travaillez en étroite collaboration avec des chercheurs et des développeurs de logiciels pour faire évoluer et mettre en œuvre techniquement de nouvelles méthodes scientifiques afin qu’elles soient prêtes pour une utilisation opérationnelle ultérieure.

Vous êtes titulaire d’un diplôme universitaire en informatique, sciences computationnelles, ingénierie des données ou dans un domaine connexe et possédez une solide expérience en programmation, notamment en Python. Vous êtes familier avec les environnements de développement basés sur Linux et avez idéalement déjà travaillé avec des technologies telles que Kubernetes. Une expérience dans la mise en place et l’exploitation d’infrastructures de données et de calcul évolutives, de préférence dans un environnement scientifique, est également souhaitée, tout comme la connaissance des pratiques modernes d’ingénierie logicielle, notamment le contrôle de version, les tests automatisés, CI/CD et la conteneurisation. Une expérience en traitement parallèle des données, HPC ou exploitation de modèles intensifs en calcul est un avantage. Vous êtes intéressé par la collaboration avec des chercheurs et par la transformation de méthodes scientifiques en applications robustes et fiables. Une manière de travailler autonome et structurée, un esprit d’équipe ainsi que de bonnes compétences en communication complètent votre profil. Une bonne maîtrise de l’allemand et de l’anglais est requise ; un intérêt pour la neige et les avalanches est un atout.

Le poste est initialement limité à deux ans, avec possibilité de prolongation.

Veuillez adresser votre candidature complète à Ivana Bohac, Ressources humaines SLF, en soumettant les documents requis via notre portail de candidature. Les candidatures par e-mail ou par courrier postal ne seront pas prises en compte. Pour toute question, Christoph Suter, chef du groupe Systèmes d’alerte et d’information, est à votre disposition au +41 (0)81 417 02 52. La WSL valorise la diversité et l’inclusion. Nous nous engageons activement pour l’égalité des sexes ainsi que pour la promotion d’un climat de travail ouvert et inclusif.