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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe statistische Hypothesentests durch und analysiere Daten mit modernen Methoden.
- Arbeitgeber: WSL, ein innovatives Forschungsinstitut mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten zur Bekämpfung des Klimawandels und forme die Zukunft der Ökologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Doktortitel in Ökologie und Erfahrung in Datenanalyse und Programmierung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Projektübersicht: Im Rahmen eines SNSF (ERC) Advanced Grant Projekts (Vorhersage von Hotspots der Auswirkungen des Klimawandels auf Ökosysteme aus einem öko-evolutionären Biome-Rahmen) zielt das Projekt darauf ab, globale Biome zu kartieren, die Auswirkungen des globalen Wandels auf Biome vorherzusagen und eine neuartige öko-evolutionäre Biome-Theorie zu testen. Mehrere Doktoranden und Postdoktoranden arbeiten daran, Basisdaten zu generieren und verschiedene Aspekte der Theorie zu testen. Diese Rolle wird zur Gesamtprüfung mehrerer wichtiger Aspekte der Biome-Biogeographie-Theorie beitragen.
Verantwortlichkeiten:
- Durchführung statistischer Hypothesentests und Verantwortung für die Prüfung spezifischer Schlüsselaspekte der Theorie.
- Generierung und Analyse von Ausgaben aus maschinellen Lernmodellen, prozessorientierten Simulationen und makroevolutionären Ansätzen.
- Unterstützung von Teammitgliedern mit gezielten Beiträgen, räumlichen Produkten und analytischen Protokollen in ihrer Arbeit an der Theorietestung.
- Synthese der Biome-Biogeographie-Theorie über verschiedene Teilprojekte hinweg.
Qualifikationen:
- Doktortitel in Ökologie oder einem verwandten Bereich.
- Expertise in Makroökologie, funktioneller Ökologie, räumlicher Ökologie/Modellierung und Programmierung mit R, Python und GIT.
- Erfahrung in der Verarbeitung und Analyse von hochvolumigen Datensätzen.
- Expertise in Fernerkundung, Cluster-Computing, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
- Fähigkeit, neue Ideen unabhängig zu entwickeln.
- Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse.
Engagement für Vielfalt und Inklusion: WSL setzt sich für Vielfalt und Inklusion als Kernwerte ein. Wir fördern aktiv die Gleichstellung der Geschlechter und schaffen ein offenes, inklusives Arbeitsumfeld.
PostDoc in Biome Biogeography 70-100% (f/m/d) Arbeitgeber: Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL
Kontaktperson:
Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: PostDoc in Biome Biogeography 70-100% (f/m/d)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen, Professoren oder anderen Fachleuten in deinem Bereich. Oft erfährt man über offene Stellen durch persönliche Kontakte, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Sei aktiv auf Konferenzen
Besuche Konferenzen und Workshops, die sich mit Biome Biogeography oder verwandten Themen beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch potenzielle Arbeitgeber treffen und dich direkt vorstellen.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Arbeiten vor, die du bei Gesprächen oder Netzwerktreffen zeigen kannst. Zeige, was du kannst und wie du zur Forschung beitragen kannst – das bleibt im Gedächtnis!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du eine Stelle findest, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein Interesse und du hast die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbungen abzuheben!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PostDoc in Biome Biogeography 70-100% (f/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns, warum du dich für die Biome Biogeography interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Expertise in Makroökologie, funktioneller Ökologie und Datenanalyse klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Theorie versteht, sondern auch praktische Erfahrungen mit R, Python und maschinellem Lernen hat.
Sei strukturiert: Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein gut organisiertes Dokument zeigt uns, dass du auch in deiner Arbeit organisiert bist.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL vorbereitest
✨Verstehe die Projektziele
Mach dich mit den Zielen des Projekts vertraut, insbesondere mit der Vorhersage von Klimawandel-Auswirkungen auf Ökosysteme. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung der biome biogeography Theorie verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Expertise in Makroökologie, funktioneller Ökologie und Datenanalyse zeigen. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und wie sie relevant für die Position sind.
✨Technische Fähigkeiten betonen
Sei bereit, über deine Kenntnisse in R, Python und GIT zu sprechen. Vielleicht kannst du sogar einige technische Herausforderungen oder Erfolge aus deiner bisherigen Arbeit teilen, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Engagement für Vielfalt und Inklusion
Da das Unternehmen Wert auf Vielfalt legt, solltest du deine eigenen Ansichten zu diesem Thema darlegen. Überlege dir, wie du zur Schaffung eines inklusiven Arbeitsumfelds beitragen kannst und bringe diese Gedanken im Gespräch ein.