Senior Computational Scientist – Wildfire Physics & Numerics; m​/f​/d

Wenn ein Feuer beginnt, entscheidet die nächste Stunde

Flood Waive entwickelt KI-gestützte Systeme, die Naturgefahren früher sichtbar, besser bewertbar und verständlicher kommunizierbar machen. Wir verbinden Deep Learning, physikalische Modelle und Datenanalyse, damit Versicherungen, öffentliche Institutionen, Industrie und Katastrophenschutz fundierte Entscheidungen treffen können. Wir arbeiten an den Folgen des Klimawandels, die bereits eintreffen. Unser Ziel ist es, Menschen, Unternehmen und Kommunen widerstandsfähiger gegenüber Extremereignissen zu machen.

Für Hochwasser rechnen wir die Physik auf GPUs und koppeln sie mit einem gelernten Modell, das validierte Simulationsergebnisse deutlich schneller approximiert. Mit Fire Waive bauen wir eine dauerhafte zweite Produktlinie, die diese Kombination aus Simulation und KI auf Vegetationsbrände überträgt. Fire Waive ist in aktiver Entwicklung:
Wir führen es bewusst und schrittweise von der anwendungsnahen Forschung ins Produkt. Bei einer Feuerfront, die sich mit dem Wind dreht, entscheidet die Rechenzeit, ob eine Prognose noch etwas ändert. Wir suchen die Person, die den wissenschaftlichen und numerischen Kern von Fire Waive aufbaut.

Du verantwortest den wissenschaftlich-technischen Modellkern von Fire Waive: wie sich eine Feuerfront in Abhängigkeit von Wind, Hangneigung, Brennstoff und Feuchte bewegt, welches numerische Verfahren sie stabil und schnell genug berechnet, und wo ein gelerntes Modell die Physik beschleunigen kann. Du entwickelst die Architektur, welche Größe physikalisch gerechnet und welche gelernt wird, und begründest sie; KI-, Plattform-, Produkt- und Fachleitungen prüfen sie gegen definierte Verifikations-, Validierungs- und Freigabestufen.

• Ein Referenzmodell und Benchmark für die Brandausbreitung an ausgewählten historischen Ereignissen
• Ein validierter Prototyp des gekoppelten Physik- und KI-Kerns, geprüft gegen die vereinbarten Verifikations- und Validierungsstufen
• Eine bewertete Datengrundlage: auf welche Erdbeobachtungs-, Wetter-, Gelände- und Vegetationsdaten sich das Modell stützen kann
• Dokumentierte Leistungsziele und Gültigkeitsgrenzen für das erste Produktinkrement

Flood Waive betreibt ein produktives Hochwasser-Vorhersagesystem, gebaut von einem Team aus Wasserbau, Hydrologie, Geoinformatik, Softwareentwicklung und KI. Teile seiner Grundlage, etwa GIS-Verarbeitung, Cloud-Infrastruktur, Datendienste, Inferenz und Monitoring, sind für Fire Waive wiederverwendbar; den Wildfire-Modellkern baust du.

Wildfire-Ausbreitung ist ein Feld, in das du hier hineinwachsen kannst, mit Review im Team und in unserem wissenschaftlichen Beirat.

Du verantwortest das physikalische Modell, die Numerik und die gelernte Beschleunigung. Die Produkt-Roadmap und die Prioritäten liegen beim Produktmanagement;
Datenpipelines und Plattformbetrieb liegen bei Data- und Platform Engineering; die Nutzungserlebnis liegt bei Design und Engineering; die fachliche Abnahme liegt bei unseren Domain Leads.

Eine Prognose, die bei einer Einsatzleitung ankommt, stützt informierte operative Entscheidungen gemeinsam mit Fachwissen und etablierten Verfahren; sie ersetzt sie nicht. Sie muss ihre Unsicherheit offen tragen und erklären, worauf sie beruht. Wo dein Modell an die Grenze seiner Gültigkeit kommt, sagst du das selbst, auch wenn eine glattere Antwort bequemer wäre:
Das beste Modell ist das, dessen Schwächen du zuerst gefunden hast. Wer diese Rolle übernimmt, prägt eine neue Produktlinie von der ersten Codezeile an.

• Du verantwortest das physikalische Modell der Brandausbreitung und entscheidest mit Review, welche Prozesse es abbildet; du…