Doktorand/in „Raum-zeitliche Lawinenvorhersage“ (m/w/d) Eidg. Forschungsanstalt WSL – Davos Job-Zusammenfassung Das WSL Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF ist Teil der WSL. Hier arbeiten rund 180 Personen an der Erforschung von Naturgefahren. Aufgaben Entwicklung von Methoden zur Verbesserung der Lawinenprognosen. Validierung von maschinellen Lernverfahren für detaillierte Vorhersagen. Präsentation und Veröffentlichung der Forschungsergebnisse. Fähigkeiten Masterabschluss in Umwelt- oder Geowissenschaften erforderlich. Analytische und statistische Fähigkeiten sind wichtig. Programmierkenntnisse in R oder Python sind von Vorteil. Das WSL-Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF ist Teil der Eidgenössischen Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL und somit der ETH-Domain. Das WSL konzentriert sich auf die nachhaltige Nutzung und den Schutz der Umwelt sowie auf den Umgang mit Naturgefahren. Das WSL beschäftigt rund 600 Mitarbeitende, davon arbeiten 180 am SLF in Davos. Die Forschungsgruppe Schnee- und Lawinenforschung untersucht die Entstehung und Dynamik von Lawinen und entwickelt sowie betreibt Präventions- und Frühwarnsysteme für alpine Naturgefahren. Wir suchen per 1. Mai 2026 oder nach Vereinbarung im Rahmen des SNF-Projekts „Towards high-resolution, intelligent, spatio-temporal avalanche forecasting” eine/n. Ziel des Projekts ist es, Methoden zu entwickeln, die zeitlich und räumlich höher aufgelöste, datengetriebene regionale Lawinenvorhersagen ermöglichen, und zu untersuchen, wie unterschiedliche Auflösungen und Darstellungsformen das Entscheidungsverhalten der Nutzer beeinflussen können. Sie entwickeln und validieren Methoden, um maschinell lernbasierte Lawinengefahrvorhersagen räumlich und zeitlich detaillierter darzustellen. Sie präsentieren und publizieren Ihre Ergebnisse auf geeigneten wissenschaftlichen Veranstaltungen. Zudem nehmen Sie am Graduate Program in Geography and Earth System Science der Universität Zürich teil und erfüllen die damit verbundenen Anforderungen, einschließlich eines Beitrags zur Lehre. Sie verfügen über einen Masterabschluss in Umwelt- oder Geowissenschaften oder einer gleichwertigen naturwissenschaftlichen Disziplin. Sie besitzen starke analytische und statistische Fähigkeiten, haben Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und reproduzierbaren Arbeitsabläufen und sind versiert in Programmiersprachen wie R oder Python. Kenntnisse über Schnee- und Lawinenprozesse sowie praktische Erfahrung für sicheres Arbeiten im Wintergelände sind von Vorteil. Sie verfügen über gute Organisations- und Kommunikationsfähigkeiten und beherrschen Englisch und Deutsch in Wort und Schrift fließend.