Machine Learning Engineer pour les prévisions du climat et de la météo (h/f)
Office fédéral de météorologie et de climatologie MétéoSuisse
01.10.2026
de durée déterminée
31.12.2028
#LI-MCH1012
Operation Center 1, Frachtstrasse, 8058 Zürich
Ce à quoi vous pouvez contribuer
- Stimuler l'innovation en évaluant et en réalisant des prototypes de nouvelles technologies de Machine Learning et de MLOps axé sur la pratique de concepts (Proofs of Concept, PoC) concrets
- Piloter l'intégration et la mise en appliquation d'un système de prévision météorologique de pointe basé sur le Machine Learning au sein de MétéoSuisse et du programme Digital Europe Programme (DEP) – Destination Earth. Préparer les modèles basés sur Anemoi prêt pour la production et en les évaluant sur les principaux centres de calcul intensif EuroHPC
- Co-développer de nouvelles approches de prévision en collaboration avec les Data Scientists et les météorologues de MétéoSuisse ainsi que des institutions partenaires à travers l'Europe
- Concevoir et faire évoluer les outils, services et workflows de Machine Learning qui soutiennent des systèmes de prévision fiables et prêts pour la production sur Cloud- und High-Performance-Computing, tels que Swiss National Supercomputing Centre (CSCS)
Ce qui vous rend unique
- Diplôme universitaire (au moins niveau ISCED 7) en informatique, mathématiques appliquées, science des données (Data Science) ou dans un domaine semblable
- Expérience en MLOps, technologies de conteneurisation, plateformes cloud et environnements HPC, par exemple Docker, Kubernetes, Terraform et SLURM
- Excellentes compétences en programmation Python et bonne maîtrise du framework de Machine Learning PyTorch
- Personnalité engagée, dotée d'un esprit créatif et orienté vers la résolution de problèmes, ainsi que d'excellentes compétences en communication
- Maîtrise active d'une langue officielle, connaissance passive d'une deuxième langue officielle, ainsi qu'une très bonne maîtrise de l'anglais
En quelques mots
En tant que Machine Learning Engineer (h/f) pour les applications météorologiques et climatiques, vous contribuerez au déploiement opérationnel, à l'échelle européenne, de modèles de prévision de pointe. Vous développerez et testerez de nouvelles approches en Machine Learning et en MLOps au moyen de prototypes concrets, tout en participant activement à la conception de la prochaine génération de systèmes de prévision météorologique.
01.10.2026
de durée déterminée
31.12.2028
#LI-MCH1012
Operation Center 1, Frachtstrasse, 8058 Zürich
Questions sur le poste
Gabriela Aznar +41 58 460 97 11Envoyer un message
Questions sur la postulation
Nicole Gianotti +41 58 460 95 04Envoyer un message
Questions sur le poste
Gabriela Aznar+41 58 460 97 11
Envoyer un messageQuestions sur la postulation
Nicole Gianotti+41 58 460 95 04
Envoyer un messageEn quelques mots
En tant que Machine Learning Engineer (h/f) pour les applications météorologiques et climatiques, vous contribuerez au déploiement opérationnel, à l'échelle européenne, de modèles de prévision de pointe. Vous développerez et testerez de nouvelles approches en Machine Learning et en MLOps au moyen de prototypes concrets, tout en participant activement à la conception de la prochaine génération de systèmes de prévision météorologique.
Ce qui nous différencie
L'Office fédéral de météorologie et de climatologie (MétéoSuisse) est le service de météorologie nationale suisse. Nous relevons des données météorologiques et climatiques et effectuons des prévisions pour notre pays. Nous contribuons durablement au bien-être de la population et fournissons des prestations utiles à l'économie, la science et l'environnement.
Les offices du Département fédéral de l'intérieur (DFI) s'engagent pour garantir de bonnes conditions de travail et s'investissent pour la santé de leurs collaborateurs. Ils ont reçu le label Friendly Work Space.
Ce que nous offrons
#F7B4B8Travailler pour la SuisseNous nous engageons pour le succès du modèle suisse et pour le bien-être de la population.
#F7B4B8Travailler pour la SuisseNous nous engageons pour le succès du modèle suisse et pour le bien-être de la population.
#B8E1D8La diversité au quotidienNous veillons à l'égalité des chances, qui nous permet de déployer nos compétences et d'exprimer des points de vue différents.
#B8E1D8La diversité au quotidienNous veillons à l'égalité des chances, qui nous permet de déployer nos compétences et d'exprimer des points de vue différents.
#FFF0BBSanté au travailNous assistons et conseillons nos collaboratrices et collaborateurs pour toutes les questions liées à la santé physique ou psychique.
#FFF0BBSanté au travailNous assistons et conseillons nos collaboratrices et collaborateurs pour toutes les questions liées à la santé physique ou psychique.
#D7EEECUn salaire égal pour un travail de valeur égaleNous garantissons l'égalité des salaires et offrons une rémunération conforme aux prestations, à l'expérience et aux exigences du poste.
#D7EEECUn salaire égal pour un travail de valeur égaleNous garantissons l'égalité des salaires et offrons une rémunération conforme aux prestations, à l'expérience et aux exigences du poste.
#FAD8B9Conciliation entre travail et vie privéeNous favorisons l'aménagement d'emplois du temps répondant aux besoins individuels en proposant des formes de travail et des modèles de temps de travail flexibles.
#FAD8B9Conciliation entre travail et vie privéeNous favorisons l'aménagement d'emplois du temps répondant aux besoins individuels en proposant des formes de travail et des modèles de temps de travail flexibles.
#E8D7E8Perspectives professionnellesNous favorisons le développement personnel et professionnel de nos collaboratrices et collaborateurs en mettant sur pied des formations initiales et continues adaptées aux nouvelles réalités.
#E8D7E8Perspectives professionnellesNous favorisons le développement personnel et professionnel de nos collaboratrices et collaborateurs en mettant sur pied des formations initiales et continues adaptées aux nouvelles réalités.
Questions sur le poste
Gabriela Aznar+41 58 460 97 11
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Nicole Gianotti+41 58 460 95 04
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