Research Assistant (Post-Doc) - 2 years - GLOFs

Research Assistant (Post-Doc) - 2 years - GLOFs

Erlangen Wissenschaftliche Mitarbeiter 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle automatisierte Methoden zur GLOF-Modellierung und verbessere das Verständnis von Gletschersee-Phänomenen.
  • Arbeitgeber: FAU Erlangen-Nürnberg ist führend in der glaziologischen Forschung in Deutschland.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Möglichkeit zur Verlängerung und Zugang zu einer renommierten Forschungsgruppe.
  • Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten mit echtem Einfluss auf die Umwelt und nutze modernste Technologien.
  • Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in einem relevanten Bereich, Erfahrung in Fernerkundung, Bildverarbeitung und Deep Learning.
  • Andere Informationen: Die Position bietet eine spannende Gelegenheit in einer kulturell reichen Region mit Zugang zu den Alpen.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.

Das Institut für Geographie sucht motivierte Kandidaten für eine zweijährige Stelle an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) in Erlangen, Deutschland. Die Ergebnisse dieses Projekts werden dazu beitragen, GLOF-Modellierungen zu informieren und zu initialisieren und könnten sich als nützlich bei der Validierung von Modellen erweisen. Sollte die Methode global anwendbar sein, wäre dies nützlich für die Risikoeinschätzung. Globale Seenkataloge existieren, aber keiner wurde bisher mit einer konsistenten automatisierten Methode erstellt, und diese Kataloge sind normalerweise statisch und schnell veraltet; die Entwicklung einer solchen Methode würde einen bedeutenden Fortschritt darstellen, insbesondere im Hinblick auf den Fokus des Projekts, Endbenutzerprodukte leichter zu generieren. Eine automatisierte, auf Fernerkundung basierende Methode würde eine viel einfachere Erkennung von GLOFs ermöglichen, wenn Seen plötzlich verschwinden oder zwischen den Aufnahmen drastisch schrumpfen, was unser Verständnis dieses Phänomens erheblich verbessern würde.

Die Position ist zunächst für 2 Jahre verfügbar, mit der Möglichkeit, um weitere 12-18 Monate zu verlängern, abhängig vom Startdatum, Fortschritt und Interesse. Sie eignet sich für einen kürzlich graduierte(n) Master- oder Doktoranden mit relevanter Erfahrung in der Fernerkundung und Bildverarbeitung sowie im Deep Learning. Aufgrund des relativ engen Fokus dieser Position wird jedoch nicht erwartet, dass dies direkt zu einem Doktortitel führt, wenn der Bewerber nicht bereits einen besitzt.

Der erfolgreiche Kandidat wird am Institut für Geographie an der FAU Erlangen-Nürnberg als Teil der bestehenden, gut etablierten glaziologischen Forschungsgruppe am Institut arbeiten, die besondere Stärken in der Fernerkundung, Eisflussmodellierung und der Anwendung von Deep Learning im glaziologischen Kontext hat. Der Betreuer wird Dr. Samuel Cook sein, zusammen mit einem weiteren PI in der Abteilung oder dem CryoSCOPE-Projekt, das je nach Profil und Interessen des Kandidaten bestätigt wird. Das Gehalt hängt von der Erfahrung des Kandidaten ab. Idealerweise sollte der Kandidat sofort verfügbar sein, aber dies ist flexibel.

Die FAU ist die beste Universität für glaziologische Forschung in Deutschland und erstreckt sich über die Universitätsstadt Erlangen aus dem 18. Jahrhundert und die historisch bedeutende Stadt Nürnberg im Bundesland Bayern. Die weitere Region ist ein wichtiges Kletterziel mit mehreren großen kulturellen Attraktionen in unmittelbarer Nähe. Die Alpen sind nur ein paar Stunden entfernt.

Research Assistant (Post-Doc) - 2 years - GLOFs Arbeitgeber: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung für Forschung und Innovation bietet. Mit einem starken Fokus auf glaziologische Forschung und modernste Technologien wie Remote Sensing und Deep Learning, fördert die FAU nicht nur die berufliche Weiterentwicklung ihrer Mitarbeiter, sondern bietet auch Zugang zu einer lebendigen akademischen Gemeinschaft in einer kulturell reichen Region. Die Lage in Erlangen, nahe den Alpen und zahlreichen Freizeitmöglichkeiten, macht diese Position besonders attraktiv für Wissenschaftler, die sowohl beruflich als auch privat wachsen möchten.
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Kontaktperson:

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Research Assistant (Post-Doc) - 2 years - GLOFs

Netzwerken mit Fachkollegen

Nutze Plattformen wie LinkedIn oder ResearchGate, um dich mit anderen Forschern im Bereich der GLOF-Modellierung und Fernerkundung zu vernetzen. Der Austausch mit Gleichgesinnten kann dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar zu Empfehlungen führen.

Teilnahme an Konferenzen

Besuche relevante Konferenzen oder Workshops, die sich mit Fernerkundung, Bildverarbeitung oder GLOFs beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch direkt mit potenziellen Kollegen und Vorgesetzten in Kontakt treten.

Präsentation deiner Forschung

Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Forschungsarbeiten vor, die deine Fähigkeiten in der Bildverarbeitung und im Deep Learning hervorhebt. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben, wenn du die Gelegenheit hast, dich persönlich vorzustellen.

Informiere dich über das Institut

Mach dich mit den aktuellen Projekten und der Forschung am Institut für Geographie der FAU vertraut. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du ein echtes Interesse an deren Arbeit hast und wie deine Fähigkeiten zur Erreichung ihrer Ziele beitragen können.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Assistant (Post-Doc) - 2 years - GLOFs

Remote Sensing
Image Processing
Deep Learning
Data Analysis
Statistical Modelling
Programming Skills (z.B. Python, R)
Geospatial Analysis
Machine Learning
Problem-Solving Skills
Attention to Detail
Research Methodology
Communication Skills
Team Collaboration
Adaptability

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Erfahrung in der Fernerkundung, Bildverarbeitung und Deep Learning. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für die Forschung im Bereich GLOF-Modellierung und deine relevanten Erfahrungen darlegst. Betone, warum du gut ins Team am Institut für Geographie passt.

Lebenslauf anpassen: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die für die Position relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen hervorhebt. Achte darauf, dass deine Kenntnisse in Fernerkundung und Deep Learning klar ersichtlich sind.

Referenzen bereitstellen: Bereite eine Liste von Referenzen vor, die deine Qualifikationen und Erfahrungen bestätigen können. Idealerweise sollten diese Personen aus dem akademischen oder beruflichen Umfeld stammen und mit deinen Forschungsfähigkeiten vertraut sein.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg vorbereitest

Verstehe die Projektziele

Informiere dich gründlich über die Ziele des GLOF-Projekts und wie deine Fähigkeiten in der Fernerkundung und Bildverarbeitung dazu beitragen können. Zeige im Interview, dass du die Relevanz deiner Arbeit für die Modellvalidierung und Risikobewertung verstehst.

Bereite Beispiele vor

Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Projekten vor, die deine Erfahrung in der Anwendung von Deep Learning und automatisierten Methoden in der Fernerkundung demonstrieren. Dies zeigt deine praktische Kompetenz und dein Engagement.

Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen an deinen potenziellen Vorgesetzten, Dr. Samuel Cook, vor. Fragen zu den aktuellen Herausforderungen im Projekt oder zur Teamdynamik zeigen dein Interesse und deine Initiative.

Zeige Flexibilität

Da der Starttermin flexibel ist, betone deine Bereitschaft, dich an die Bedürfnisse des Projekts anzupassen. Dies kann deine Chancen erhöhen, da es zeigt, dass du ein teamorientierter und anpassungsfähiger Kandidat bist.

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