Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung zu sozialen Indikatoren und Analyse von Daten zur ländlichen Entwicklung.
- Unternehmen: ETH Zürich, führende Universität mit interdisziplinärem Ansatz.
- Vorteile: Exzellente Arbeitsbedingungen, internationale Vernetzung und akademische Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Nachhaltigkeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft ländlicher Räume und arbeite an innovativen Forschungsprojekten.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Geographie, Sozialwissenschaften oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 38000 - 55000 € pro Jahr.
Der Lehrstuhl für Planung von Landschafts- und Urbanen Systemen (PLUS) am Institut für Raum- und Landschaftsentwicklung, ETH Zürich, sucht einen hochmotivierten Doktoranden (100%), der dem Projekt "DEPOPLAND: Treiber und Trajektorien des sozial-ökologischen Wandels in depopulierenden ländlichen Landschaften" beitritt, das von der Schweizerischen Nationalfonds gefördert wird.
Hintergrund des Projekts
Die ländliche Depopulation entwickelt sich zu einer der prägendsten globalen Transformationen des 21. Jahrhunderts, mit tiefgreifenden Folgen sowohl für Ökosysteme als auch für das menschliche Wohlbefinden. Das DEPOPLAND-Projekt zielt darauf ab, die erste systematische, globale Analyse der ökologischen und sozialen Dynamiken in depopulierenden ländlichen Landschaften bereitzustellen, indem es Veränderungstrajektorien und deren zugrunde liegende Treiber identifiziert. Dazu verfolgt das Projekt einen integrierten und datengestützten Ansatz zur Analyse sozial-ökologischer Systeme, der verschiedene Datenquellen und fortschrittliche computergestützte Methoden kombiniert, um langfristige Dynamiken von Ökosystemen und menschlichem Wohlbefinden aufzudecken.
DEPOPLAND ist hochgradig interdisziplinär und vereint Expertise aus der Landschaftsökologie, der physischen und menschlichen Geographie, der Landnutzungssystemwissenschaft und der computerlinguistischen Forschung. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit Partnern an der ETH Zürich, der Universität Zürich sowie den Universitäten Kassel und Göttingen durchgeführt.
Stellenbeschreibung
Der Doktorand wird hauptsächlich an den Arbeitspaketen 1 und 3 arbeiten, mit Fokus auf die Modellierung und Analyse von Trajektorien des objektiven und subjektiven Wohlbefindens unter Verwendung von räumlichen und computergestützten Textanalysen.
- Identifizierung schrumpfender und wachsender ländlicher Landschaften weltweit unter Verwendung großangelegter Bevölkerungsdatensätze und räumlicher Analysen
- Zusammenstellung, Harmonisierung und Analyse regionsspezifischer Zeitreihen von objektiven und subjektiven Wohlbefindensindikatoren
- Entwicklung und Anwendung von Workflows zur computergestützten Textanalyse zur Ableitung räumlich und zeitlich expliziter Indikatoren des subjektiven Wohlbefindens aus großen textbasierten Datensätzen (z.B. globale Nachrichtenbanken wie GDELT oder andere Nachrichtenarchive)
- Entwurf und Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens zur Analyse und Vorhersage von Wohlbefindensindikatoren
- Enge Zusammenarbeit mit anderen Projektmitgliedern (einschließlich eines zweiten Doktoranden, der an ökologischen Trajektorien arbeitet)
- Präsentation von Ergebnissen auf Konferenzen und Veröffentlichung in peer-reviewed Zeitschriften
Profil
Erforderliche Qualifikationen:
- Ein Master-Abschluss in Geographie, Sozialwissenschaften, Landschaftsplanung, Wirtschaft, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich
- Starkes Interesse an der Forschung zum Wohlbefinden, sozialen Indikatoren oder Mensch-Umwelt-Interaktionen
- Erfahrung mit der computergestützten Analyse von Textdaten (z.B. natürliche Sprachverarbeitung, Text Mining oder computergestützte Sozialwissenschaften)
- Erfahrung mit räumlicher Datenanalyse und Programmierung (z.B. Python oder R)
- Exzellente Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich) und starke Teamarbeitfähigkeiten
Zusätzliche Qualifikationen:
- Erfahrung mit großangelegten Datensätzen (z.B. Textkorpora, Ereignisdatenbanken oder geospatialen Daten)
- Erfahrung mit Umfragedaten oder Datensätzen zu sozialen Indikatoren
- Vertrautheit mit statistischen oder maschinellen Lernmethoden
- Kenntnisse über reproduzierbare Forschungspraktiken und Versionskontrolle
Wir bieten
- Ein anregendes, interdisziplinäres Forschungsumfeld in einem dynamischen und internationalen Team
- Enge Zusammenarbeit mit führenden Experten in sozial-ökologischen Systemen, computergestützter Textanalyse und Wohlbefindensforschung
- Exzellente Arbeitsbedingungen an der ETH Zürich, einer der weltweit führenden Universitäten
- Möglichkeiten zur akademischen Entwicklung, Veröffentlichung und internationalem Networking
Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit
Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website zu Chancengleichheit und Vielfalt, um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, das jedem Wachstum und Gedeihen ermöglicht. Nachhaltigkeit ist ein Kernwert für uns - wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.
Die Stelle ist auf vier Jahre angelegt, mit einem geplanten Startdatum am 1. November 2026.
Doctoral position in social indicator development with text-based and spatial data 100% Arbeitgeber: ETH Zürich
Die ETH Zürich bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Doktoranden, die an der Schnittstelle von Landschaftsplanung und sozial-ökologischen Systemen forschen möchten. In einem dynamischen, interdisziplinären Team profitieren Sie von exzellenten Arbeitsbedingungen, der Möglichkeit zur akademischen Weiterentwicklung und einer engen Zusammenarbeit mit führenden Experten. Zudem fördert die ETH Vielfalt und Nachhaltigkeit, was zu einer respektvollen und inklusiven Kultur beiträgt, in der alle Mitarbeitenden gedeihen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Doctoral position in social indicator development with text-based and spatial data 100% erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus deinem Bereich in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder lokale Meetups und sprich mit anderen Forschern. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können.
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du an einem bestimmten Projekt oder einer Institution interessiert bist, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Schicke eine kurze, freundliche E-Mail an die Verantwortlichen und zeige dein Interesse. Das kann einen bleibenden Eindruck hinterlassen!
✨Präsentiere deine Arbeit
Nutze jede Gelegenheit, um deine Forschungsergebnisse zu präsentieren, sei es auf Konferenzen oder in informellen Settings. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern hilft dir auch, wertvolles Feedback zu erhalten und dein Netzwerk zu erweitern.
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! Dort findest du alle aktuellen Stellenangebote und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Doctoral position in social indicator development with text-based and spatial data 100% mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erkläre, warum du dich für das Projekt DEPOPLAND interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit textbasierten und räumlichen Daten klar hervorhebst. Zeig uns, wie deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen zu den Zielen des Projekts passen.
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Qualifikationen und Erfahrungen leicht nachvollziehbar zu machen. Wir schätzen Klarheit!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alle Informationen direkt erhalten und du die besten Chancen hast, in den Auswahlprozess aufgenommen zu werden.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ETH Zürich vorbereitet
✨Verstehe das Projekt DEPOPLAND
Mach dich mit den Zielen und der Methodik des DEPOPLAND-Projekts vertraut. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von sozialen Indikatoren und deren Einfluss auf ländliche Landschaften verstehst. Das hilft dir, deine Motivation und dein Interesse an der Forschung zu unterstreichen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse, insbesondere in der Verarbeitung von Text- und Raumdaten, demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie sie zur Position passen.
✨Teamarbeit betonen
Da die Position enge Zusammenarbeit mit anderen Forschern erfordert, solltest du deine Teamfähigkeit hervorheben. Bereite Geschichten vor, die zeigen, wie du erfolgreich in einem interdisziplinären Team gearbeitet hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen über das Projekt, die Teamdynamik oder die Erwartungen an die Rolle vor. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position und hilft dir, mehr über die Arbeitsumgebung zu erfahren.
