Postdoctoral Researcher (m/f/d; E13 TV-L)

Die Professur für Maschinelles Lernen in der Wissenschaft an der Universität Tübingen hat eine Stelle für einen Postdoktoranden zu besetzen, um an der Schnittstelle von Maschinellem Lernen und Biogeowissenschaften zu arbeiten. Arbeiten Sie mit verschiedenen Partnern und nutzen Sie Deep-Learning-Tools und LLMs, um leistungsstarke mechanistische Modelle für Feuer in regionalen bis globalen Vegetationsmodellen zu erstellen. Ein besonderer Fokus liegt auf den feuervermittelten Auswirkungen des Klimawandels auf Vegetation und Ökosystemprozesse sowie potenziellen gesellschaftlichen Anpassungsmaßnahmen.

Das Projekt ist Teil des TERRA-Exzellenzclusters und eine Zusammenarbeit des Labors für Maschinelles Lernen in der Wissenschaft (Dr. Cornelius Schröder, Prof. Dr. Jakob Macke) und des Labors für Biogeographie und Ökosystemökologie (Dr. Matthew Forrest, Prof. Dr. Thomas Hickler) am Senckenberg Biodiversitäts- und Klimaforschungsinstitut (SBiK-F) in Frankfurt (Main). Sie werden in Tübingen ansässig sein, umgeben von einer starken ML-Community, und haben die Möglichkeit, mehrere kurze Forschungsbesuche im SBiK-F zu machen, um relevantes Wissen über Vegetationsmodelle zu sammeln.

Die Labore suchen Kandidaten mit einem starken quantitativen Hintergrund und einem Doktortitel in einem relevanten Fachgebiet, idealerweise im Bereich Maschinelles Lernen, numerische Simulation oder Umweltmodellierung, sowie einem echten Interesse an kollaborativer und interdisziplinärer Arbeit an der Schnittstelle von Maschinellem Lernen und Biogeowissenschaften und starken Programmierkenntnissen (idealerweise Python und relevante Deep-Learning-Tools). Während dieses Projekt ein interdisziplinäres Unterfangen sein wird, sind keine Vorkenntnisse in Biogeowissenschaften erforderlich. Kandidaten sollten jedoch ein starkes Interesse an Fragen im Zusammenhang mit biogeowissenschaftlichen Modellen wie Feuer-, Vegetations- oder Klimamodellen haben und bereit sein, sich mit relevanten Themen auseinanderzusetzen.

Bewerbung

Die befristeten Verträge laufen bis zum 31. Dezember 2026 mit möglicher Verlängerung; der Beginn ist so bald wie möglich. Die Anstellung erfolgt durch die zentrale Verwaltung der Universität Tübingen. Bitte reichen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen als eine einzige PDF-Datei ein, einschließlich eines Lebenslaufs mit Publikationsliste, relevanten Zeugnissen, einer Erklärung zu Ihren Forschungsinteressen (max. zwei Seiten), Kontaktdaten von zwei Referenzen und einem Link zu einem Code-Repository (oder Arbeitsproben). Bitte bewerben Sie sich bis zum 31. Januar 2026. Nur vollständige Bewerbungen werden berücksichtigt.

Die Gruppen

Das Mackelab entwickelt Methoden des maschinellen Lernens und der KI, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen. Sie streben an, ein interdisziplinäres, kollaboratives und unterstützendes Arbeitsumfeld zu bieten, das Vielfalt und Inklusion betont. Neben zentralen Beiträgen zu diesen interdisziplinären Projekten bieten die Positionen Möglichkeiten zur Entwicklung Ihres eigenen Forschungsprogramms. Die Arbeitssprache in der Gruppe und im Institut ist Englisch.

Im Labor für Biogeographie und Ökosystemökologie am SBiK-F konzentriert sich das Labor hauptsächlich auf terrestrische Vegetation, einschließlich ihrer Dynamik, Kontrolle und Vielfalt sowie ihrer Wechselwirkungen mit der Atmosphäre, insbesondere im Kontext des Klimawandels. Sie untersuchen auch die Wechselwirkungen zwischen Vegetation und anderen Schlüsselfaktoren im Erdsystem wie Feuer, Menschen und Tieren. Typischerweise untersuchen sie auf regionaler bis globaler Ebene mit prozessbasierten Modellen, wie dem dynamischen globalen Vegetationsmodell LPJ-GUESS, nutzen aber auch statistische Modelle und Datenquellen wie Satellitenfernerkundungsdaten und Feldmessdatenbanken.

Wissenschaftliches Umfeld

Das Labor ist in die renommierte Forschungscommunity in Tübingen im Bereich KI eingebettet, einschließlich des Cyber Valley, des Tübinger AI Centers, ELLIS, des Exzellenzclusters Maschinelles Lernen und hat starke Verbindungen zum neuen TERRA-Exzellenzcluster in den Geowissenschaften (Terrestrische Geo-Biosphäre-Interaktionen in einer sich verändernden Welt). Sie befinden sich im AI Research Building, in unmittelbarer Nähe zu den Max-Planck-Instituten, und nehmen an den beiden International Max Planck Research Schools (IMPRS) 'Intelligent Systems' und 'Mechanisms of Mental Function and Dysfunction' teil.

Institutionelles Engagement für Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion

Die Universität Tübingen setzt sich für Chancengleichheit und Vielfalt ein und strebt an, die Anzahl der Frauen in Forschung und Lehre zu erhöhen. Sie fordert qualifizierte Wissenschaftlerinnen auf, sich für diese Stellen zu bewerben. Gleich qualifizierte Bewerber mit Behinderungen werden im Einstellungsprozess bevorzugt behandelt.