Researcher / Data Scientist (f/m/x) for AI-enabled Environmental Data Harmonisation and Quality[...]

Das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) ist eine weltweit führende Institution in der Umweltforschung und Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft, Deutschlands größter wissenschaftlicher Organisation. Mit etwa 1.200 Mitarbeitern in Leipzig, Halle und Magdeburg forschen wir seit 1991 mit einem transdisziplinären Ansatz, um die drängendsten Herausforderungen unserer Zeit anzugehen: Verlust der Biodiversität, Klimawandel und Umweltverschmutzung. Unser Ziel ist es, exzellente Forschung in praktische Lösungen für politische Entscheidungsträger, Unternehmen und die Gesellschaft zu übersetzen und als zuverlässiger Partner Transformationsprozesse hin zu einer nachhaltigen und gerechten Zukunft für gegenwärtige und zukünftige Generationen zu unterstützen. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit, Offenheit und Vielfalt in einem Arbeitsumfeld, das Kreativität und persönliche Entwicklung aktiv unterstützt.

Der UFZ-Campus in Leipzig beherbergt das eLTER-Hauptbüro, das die rechtliche Einheit eLTER ERIC verwaltet und verwandte eLTER-Projekte und -Aktivitäten in enger Zusammenarbeit mit der Universität Helsinki koordiniert. 165 wissenschaftliche Institutionen in 28 Ländern und 26 nationale LTER-Netzwerke haben in diesem Prozess zusammengearbeitet und ein paneuropäisches verteiltes physisches Netzwerk von über 250 hochinstrumentierten Ökosystem- und sozial-ökologischen Forschungsstandorten geschaffen. Zuverlässige Umwelt-AI hängt von vertrauenswürdigen, harmonisierten und kontinuierlich qualitätskontrollierten Daten ab. Am UFZ und eLTER entwickeln wir skalierbare Workflows, die heterogene Beobachtungen von verteilten Forschungsstandorten und Datenplattformen in interoperable, nachvollziehbare und AI-bereite Datenprodukte umwandeln.

Wir suchen einen Forscher oder Datenwissenschaftler, um AI-gestützte Workflows für die Harmonisierung, Kuratierung und Qualitätssicherung von Umweltdaten und anderen Anwendungen zu entwickeln und zu operationalisieren. Die Position verbindet verteilte Umweltforschungsinfrastrukturen, kontinuierlich generierte Beobachtungsdaten und aufkommende AI-Modelle und übersetzt methodische Entwicklungen in reproduzierbare und skalierbare Workflows für wissenschaftliche und betriebliche Nutzung.

Ihre Aufgaben

• Entwurf und Betrieb skalierbarer Workflows für die Eingabe, Integration, Duplikatselbstprüfung und Harmonisierung heterogener Umweltbeobachtungs- und Forschungsdaten, einschließlich nachvollziehbarer Herkunft, Metadatenanreicherung und semantischer Annotation.
• Entwicklung und Bewertung hybrider QA/QC-Methoden, die etablierte regelbasierte und statistische Verfahren mit maschinellen Lernansätzen zur Anomalieerkennung, Lückenfüllung, Sensorabgleichserkennung und unsicherheitsbewusster Qualitätsbewertung kombinieren.
• Benchmarking und Bewertung von AI-gestützten QA/QC-Methoden im Vergleich zu etablierten Ansätzen unter Verwendung heterogener Umwelt- und sensorbasierter Zeitreihendatensätze, mit besonderem Schwerpunkt auf Robustheit, Erklärbarkeit und Übertragbarkeit über Datenquellen und -domänen hinweg.
• Transformation von Forschungsprototypen in getestete, reproduzierbare und wartbare Datenpipelines und -dienste, die für die kontinuierliche Dateneingabe und den operativen Einsatz geeignet sind, einschließlich Beiträge zu Tools wie SaQC.
• Vorbereitung kuratierter Trainings- und Bewertungsdatensätze und Beitrag zur Bewertung und Anpassung von Umwelt- und bereichsübergreifenden Grundmodellen.
• Zusammenarbeit mit Umweltforschern, Datenmanagern, Softwareingenieuren und internationalen Projektpartnern sowie Beitrag zu technischer Dokumentation, wiederverwendbaren Richtlinien, Schulungsmaterialien und wissenschaftlichen Publikationen.

Wir bieten

• Die Freiheit, selbst die anspruchsvollsten Herausforderungen zwischen Grundlagenforschung und praktischer Anwendung zu meistern.
• Die Möglichkeit, in interdisziplinären, internationalen Teams zu arbeiten und von einer Vielzahl von Perspektiven zu profitieren.
• Erstklassige Integration in nationale und internationale Forschungsnetzwerke, um gemeinsam an globalen Herausforderungen zu arbeiten.
• Exzellente Forschungsinfrastruktur und Forschungsdatenmanagement zur optimalen Unterstützung Ihrer Arbeit.
• Flexible Arbeitszeiten und eine Vielzahl von Optionen zur Vereinbarkeit von Beruf und Pflegeverantwortung durch unser Familienbüro.
• Kompetente Unterstützung und Beratung für internationale Kollegen, die vom 'International Office' am UFZ ankommen.
• Sonderzahlungen, vermögenswirksame Leistungen und subventioniertes Deutschland Job Ticket.
• Ein Arbeitsplatz in einer lebendigen Region mit hoher Lebensqualität sowie sozialer und kultureller Vielfalt.

Ihr Profil

• Ein Hochschulabschluss, vorzugsweise auf Master- oder Doktoratsniveau, in Datenwissenschaften, Informatik, Umweltinformatik, Geoinformatik, Umweltwissenschaften oder einem verwandten Bereich.
• Starke Programmierkenntnisse in Python oder R und Erfahrung mit etablierten Datenwissenschafts- und maschinellen Lernbibliotheken.
• Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung, Datenimputation, Unsicherheitsquantifizierung, maschinelles Lernen oder AI-gestützte Datenanalyse.
• Erfahrung mit Umwelt-, ökologischen, geowissenschaftlichen, sensorbasierten oder ähnlich heterogenen wissenschaftlichen Datensätzen.
• Erfahrung in der Entwicklung reproduzierbarer Datenverarbeitungs-Workflows, einschließlich Versionskontrolle, Tests und kollaborativer Softwareentwicklung.
• Vertrautheit mit FAIR-Datenprinzipien, Metadatenstandards, semantischen Technologien, APIs oder interoperablen Forschungsdateninfrastrukturen ist von Vorteil.
• Sehr willkommen: Erfahrungen mit und/oder Verbindungen zur EOSC.
• Fähigkeit, unabhängig und kollaborativ in einem interdisziplinären und internationalen Umfeld zu arbeiten.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch.

Das UFZ schätzt Vielfalt und setzt sich aktiv für Chancengleichheit aller Mitarbeiter ein, unabhängig von ihrer Herkunft, Religion, Überzeugungen, Behinderung, Alter oder sexueller Identität. Wir begrüßen Menschen, die unterschiedliche Hintergründe, Identitäten und Perspektiven vertreten. Daher ermutigen wir insbesondere Menschen, die von struktureller Diskriminierung betroffen sind, sich bei uns zu bewerben.

Arbeitsort: Leipzig, teilweise mögliches Homeoffice.
Arbeitszeit: 100% (39h/Woche). Die Stelle ist sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit verfügbar.
Vertragsbeschränkungen: Befristeter Vertrag.
Gehalt: Vergütung nach TVöD bis Entgeltgruppe 13 einschließlich attraktiver sozialer Leistungen des öffentlichen Dienstes.
Bewerbungsfrist: 02.08.2026.

Kontakt: Ihr Ansprechpartner für Fragen zur Stelle: Ulf Mallast ulf.mallast@ufz.de Martin Abbrent martin.abbrent@ufz.de.