Data Scientist for Early Warning, Crisis Risk, and Impact Assessment - IPSA 10

В УНПР (Программе развития ООН), мы придерживаемся разнообразия, справедливости и инклюзивности в ядре наших ценностей. Мы ценим и поощряем многообразие фонов и культур, отражающих международное сообщество, которому мы служим. Мы стремимся к созданию включающей среды, обеспечению справедливости и продвижению подхода "не оставлять никого позади" в каждом аспекте нашей работы. У УНПР строгая политика против любой формы домогательств на рабочем месте и проводятся тщательные проверки рекомендаций и фона.

Присоединяйтесь к нам в многосторонней инициативе INFORM, разработанной для улучшения открытого и количественного анализа, помогающего в адаптации к изменению климата и подготовке к бедствиям. Совместный исследовательский центр (JRC) Европейской комиссии лидирует в техническом и научном прогрессе, создавая систему для лучших методик управления рисками в различных сценариях бедствий.

Идеальный кандидат будет частью команды разработки INFORM в JRC, сосредоточившись на переломном проекте INFORM Warning. Эта роль направлена на интеграцию научных методологий с разработкой систем для создания многоопасностных систем раннего предупреждения, эффективно служащих гуманитарному сектору.

Эта позиция предоставляет возможность сыграть ключевую роль в продвижении инициативы INFORM Warning. Основные обязанности включают:

• Разработку инновационных моделей раннего предупреждения рисков, оценивающих последствия комплексных и каскадных опасностей.
• Взаимодействие на стратегических уровнях по методологическим и техническим усовершенствованиям.
• Использование передовых технологий, таких как Python, машинное обучение и глубокое обучение, для создания влиятельных решений.
• Объединение различных источников данных с акцентом на гуманитарную и климатическую аналитику.
• Создание практически применимых выводов с использованием современных инструментов визуализации данных.
• Подготовка подробных отчетов и технической документации для заинтересованных сторон.

Кандидаты должны иметь степень магистра или эквивалентный уровень по компьютерным наукам, экологическому инженерному делу или связанным областям, с минимальным опытом в роли специалиста по данным в течение пяти лет. Глубокое знание Python и знакомство с библиотеками машинного обучения обязательны