Pre-Announcement Data Scientist/Astronomer, Multifrequency Time Domain Science A-004

Das ist der Job

A focus on time-domain, multi-messenger astronomy and/or high-energy astroparticles, e.g., cosmic rays, neutrino, etc., are desirable A strong experience with variability studies in the optical, x-ray and/or gamma-rays, and familiarity with radio data calibration and imaging techniques Strong experience in preparing and handling science-ready data products from large-area sky surveys, and implementation of multiwaveband research projects to investigate variable sources, including the use of openly accessible telescopes and satellites Kernaufgaben: Entwicklung und Optimierung von Technologien zur astronomischen Datenverarbeitung zur Erkennung transienter Quellen in Himmelsdurchmusterungen, Identifikation mit Gravitationswellenereignissen und Gegenstücken in Radiosurveys, z.B: MeerKAT und dessen Erweiterung, DSA2000, sowie Synergien mit dem SKAO Zusammenarbeit mit den wissenschaftlichen Abteilungen des DZA an der Schnittstelle zwischen Radio- und Multimessenger-Astronomie beim Aufbau effizienter Protokolle für die Nachverfolgung von Gravitationswellenereignissen, Gammastrahlenausbrüchen, schnellen Radioblitzen (FRBs), Neutrinoereignissen usw.

Darum lohnt es sich

This position will be announced in the near future, but you are already welcome to submit your application. Discover a wide range of job opportunities in the field of Radio Astronomy.

Core Responsibilities: Development and optimization of technologies for astronomical data processing to detect transient sources in sky surveys, identification with gravitational wave events, and their counterparts in radio surveys, e.g., MeerKAT and its extension, DSA2000, and synergy with the SKAO Cooperation with the scientific departments of the DZA at the interface of radio and multi-messenger astronomy in setting up efficient protocols related to follow up of gravitational wave events, gamma-ray bursts, fast radio bursts, neutrino events, etc.

Exploitation of novel data science techniques, e.g., Bayesian methods, machine learning, data provenance Core Requirements: A PhD in Astrophysics or equivalent field of research. Nutzung neuartiger Datenwissenschafts-Methoden, z.B.

Bayessche Verfahren/Bayessche Statistik, maschinelles Lernens und Data Provenance Kernanforderungen: Promotion in Astrophysik oder einem gleichwertigen Forschungsgebiet.

Ein Schwerpunkt auf Zeitdomänen-, Multi-Messenger-Astronomie und/oder hochenergetischer Astroteilchenphysik (z.B. kosmische Strahlung, Neutrinos usw.) ist wünschenswert Umfassende Erfahrung mit Variabilitätsstudien im optischen, Röntgen- und/oder Gammastrahlenbereich sowie Vertrautheit mit Kalibrierungs- und Bildgebungstechniken für Radiodaten Fundierte Erfahrung in der Aufbereitung und Handhabung wissenschaftlich nutzbarer Datenprodukte aus großflächigen Himmeldurchmusterungen sowie in der Durchführung von Multiwellenlängen-Forschungsprojekten zur Untersuchung variable Quellen, einschließlich der Nutzung frei zugänglicher Teleskope und Satelliten #J-18808-Ljbffr