Forskare till SMHI sökes med inriktning på data-assimilering

Vill du vara med och utveckla operationella algoritmer för att assimilera observationer i ett kopplat modell-system för atmosfären och marken? Nu förstärker vi projektverksamheten vid SMHIs forskningsenhet för meteorologi för att möta samhällets behov av återanalyser där moderna väderprognoser appliceras på historiska data. Vi erbjuder en stimulerande arbetsmiljö med internationella samarbeten och flexibla arbetsformer.

Om Forskningsenheten

Enheten för meteorologi vid SMHIs forskningsenheter bedriver forsknings- och utvecklingsarbete inom väderprognos, klimatanalys, förståelse av atmosfäriska processer och luftmiljö. Vi arbetar med observationsdata, meteorologiska analyser och utveckling av modeller för regionala väderprognoser samt med fjärranalys, klimatanalys och luftkvalitet på global till urban skala. Vi är idag 37 forskare på enheten, delat på två grupper, prognos/ observationer och klimat/miljö. Vår verksamhet är till stor del externfinansierad och enheten attraherar forskningsmedel på både nationell och europeisk nivå.

Om tjänsten

Vi söker en forskare inom ämnesområdet meteorologi för att bidra till ett forskningsprojekt inom data-assimilering. Arbetet har kopplingar till områden som dynamiska system, reglerteori, statistik och maskininlärning. Tjänsten förutsätter kunskaper inom fysikaliska, matematiska och numeriska aspekter av tillståndsestimering för komplexa dynamiska system.

Arbetet kommer ske inom ett externfinansierat projekt med målet att utveckla ett kopplat dataassimilerings-system för markyta-atmosfär. Huvuduppgiften är att ta fram en konsistent ensemblebaserad dataassimilerings-metod för markprocesser och snö och implementera den i det kopplade dataassimilerings-systemet.

Din Profil

Vi söker dig som,


• Disputerat inom matematik, naturvetenskap, datavetenskap eller liknande med intresse för att hitta praktiskt tillämpbara algoritmer för tillståndsestimering av komplexa dynamiska system. Forskarutbildning är ett krav.
• Har intresse för att skriva ”clean code” och att ständigt vidareutveckla dina programmeringskunskaper och arbetssätt.
• Har god vana av att dokumentera och redovisa ditt arbete (tekniskt och vetenskapligt).
• Har goda kunskaper i engelska i tal och skrift

Det är meriterande om du har erfarenhet av:


• Modellering av processer i marken och kryosfären
• Sekvensiella assimilerings-metoder som EnKF och SMC
• Matematisk statistik (t ex Markovmodeller, Bayesiansk inferens)
• Maskininlärning kopplat till dynamiska system
• Skattning av prediktabilitet och osäkerhet

Det är bra om du har goda kunskaper om delad mjukvaruutveckling och erfarenhet av att arbeta i Linux med Python och Fortran samt erfarenhet från arbete i internationella projekt och tvärvetenskapligt samarbete. Det kommer att hjälpa dig i ditt arbete om du motiveras av att lösa samhälleliga problem och aktivt söka samarbete med slutanvändarna av NWP data. Det är en fördel om du är intresserad av att stödja hela produktkedjan, att identifiera nya användningsbehov samt att bidra till projektansökningar. Som person är du målmedveten och van vid att arbeta självständigt. Du är kommunikativ, och har lätt för att samarbeta med andra. Du har god förmåga att kommunicera resultat i interna och externa sammanhang. Du är strukturerad och van att driva, planera och organisera arbetet på ett effektivt sätt. Du sätter upp och håller tidsramar.

Anställningsform: Visstidsanställning 2 år enligt Avtal om tidsbegränsad anställning som postdoktor, med möjlighet till förlängning med en sammanlagd anställningstid på högst tre år.

Placeringsort: Norrköping

Sista ansökningsdag: 14 maj

Välkommen med din ansökan.

SMHI är en svensk expertmyndighet med globalt perspektiv och en livsviktig uppgift i att förutse förändringar i väder, vatten och klimat. Med vetenskaplig grund och genom kunskap, forskning och tjänster bidrar vi till att öka hela samhällets hållbarhet. Varje dag, dygnet runt, året om.

Tänk på att de handlingar och uppgifter du skickar till SMHI genom din ansökan blir en allmän handling. Detta betyder att allt material i ansökan, inklusive bilagor, kan behöva lämnas ut till den som begär det om uppgifterna inte omfattas av sekretess enligt offentlighets- och sekretesslagen. Tänk på att i första hand skriva det som du bedömer är relevant i förhållande till kraven på tjänsten. Tänk på din integritet och undvik att lämna information som innehåller känsliga personuppgifter, uppgifter om din eller närståendes hälsa, politiska åsikter eller religiös övertygelse.