Doctoral Research Associate (Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in, salary level E 13 TV-L)
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Münster Befristet 34000 - 51000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Universität Münster

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe innovative Forschung zur Quantifizierung von Mooratmung mit Satellitentechnologie durch.
  • Arbeitgeber: Die Universität Münster ist ein dynamischer Ort für Lehre und Forschung mit internationalem Flair.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und Unterstützung für Familien sind Teil unseres Angebots.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Klimaschutzes und arbeite in einem interdisziplinären, multikulturellen Team.
  • Gewünschte Qualifikationen: MSc in Geoinformatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung in der Fernerkundung erforderlich.
  • Andere Informationen: Regelmäßige Reisen zwischen Münster und Enschede sind Teil des Projekts.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 34000 - 51000 € pro Jahr.

42,500 students and 7,750 employees in teaching, research and administration, all working together to shape perspectives for the future – that is the University of Münster. Embedded in the vibrant atmosphere of Münster with its high standard of living, the University’s diverse research profile and attractive study programmes draw students and researchers throughout Germany and from around the world.

The Institute of Landscape Ecology in the Faculty of Geosciences at the University of Münster, Germany, in collaboration with the Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC), University of Twente, The Netherlands, is seeking to fill the position of a

We are offering a fixed-term part-time position (65%) for three years, with the option to extend it to four years within the limits of the law. The intended starting date is January 2026. The position is subject to final funding approval.

The research will focus on developing and testing methodologies to quantify and model peatland breathing using satellite optical and radar observations with machine learning algorithms. Peatlands are the largest natural terrestrial carbon store with an equivalent of half of the carbon that is in the atmosphere as carbon dioxide (CO2), and thereby they provide important ecosystem services for mitigating the effects of climate change. Peat breathing is the phenomenon of raising and lowering surface due to changes in the water level and can be regarded as a strong proxy for peatland condition and as an indicator of CO2 release. Peat breathing and resultant carbon fluxes are traditionally measured on a local scale and current methods don’t allow for a spatio-temporally comprehensive monitoring. In this research you will utilize satellite remote sensing, in particular radar technology and its integration with other observations. You will aim at three objectives: 1) to improve InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) methods for measuring long-term peatland motions as indicator for peat breathing on a large scale; 2) to correlate InSAR-derived peatland motions with field measurements; 3) to integrate all space-borne measurements into a machine learning model for improved mapping of CO2 release from peatland systems and validation with reference data from Eddy Covariance and chamber measurements.

You will be jointly supervised by Prof. Hanna Meyer from the University of Münster and Dr. Ling Chang from the University of Twente and you will benefit from complementary expertise in optical and radar remote sensing and work closely with both working groups. The place of work is Münster with regular research stays in Enschede.

This position is tied to working towards a doctorate.

  • You possess an MSc in geoinformatics, landscape ecology, geosciences or related fields, with experience in remote sensing, preferably InSAR.
  • You work at the interface between environmental science and geoinformatics.
  • You have strong computing skills, preferably in Python or R.
  • You have demonstrated scientific creativity
  • You have affinity with an interdisciplinary and multi-cultural education environment.
  • You are willing to work in a Münster
  • Twente collaboration project which involves regular travels between the partners

Advantages for you:

  • Appreciation, commitment, openness and respect – values which are important to us.
  • Our broad range of diverse work-time models offers great flexibility – also when working from home.
  • If you have family members or young children in your care, our Family Service Office offers concrete support to help you balance your private and professional responsibilities.
  • As a university employee, you are entitled to numerous benefits afforded to public servants, e.g. an attractive company pension scheme (VBL ), an annual end-of-year bonus and a position that is shielded from economic fluctuations.

The University of Münster strongly supports equal opportunity and diversity . We welcome all applicants regardless of sex, nationality, ethnic or social background, religion or worldview, disability, age, sexual orientation or gender identity. We are committed to creating family-friendly working conditions.

We actively encourage applications by women. Women with equivalent qualifications and academic achievements will be preferentially considered unless these are outweighed by reasons which necessitate the selection of another candidate.

Are you interested? Then we look forward to receiving your application by 2025-09-15. Applications should contain the usual documents (cover letter, CV, degree certificates) and be sent by email, as a single PDF, to: hanna.meyer@uni-muenster.de.

#J-18808-Ljbffr

Doctoral Research Associate (Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in, salary level E 13 TV-L) Arbeitgeber: Universität Münster

Die Universität Münster ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung in einer lebendigen Stadt mit hohem Lebensstandard bietet. Mit einem starken Fokus auf Wertschätzung, Offenheit und Respekt fördert die Universität eine vielfältige und inklusive Kultur, die es den Mitarbeitern ermöglicht, sich sowohl beruflich als auch persönlich weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeitmodellen, umfangreichen Sozialleistungen und einem familienfreundlichen Arbeitsumfeld, das die Vereinbarkeit von Beruf und Familie unterstützt.
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Kontaktperson:

Universität Münster HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Doctoral Research Associate (Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in, salary level E 13 TV-L)

Tipp Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Professoren oder Kommilitonen, die bereits in ähnlichen Forschungsbereichen tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.

Tipp Nummer 2

Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte im Bereich der Landschaftsökologie und Geoinformatik. Zeige in Gesprächen, dass du über die neuesten Entwicklungen Bescheid weißt und wie deine Fähigkeiten dazu passen.

Tipp Nummer 3

Bereite dich auf mögliche Interviews vor, indem du häufige Fragen zu deinen Erfahrungen mit Remote Sensing und Machine Learning durchgehst. Überlege dir konkrete Beispiele, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.

Tipp Nummer 4

Zeige deine Begeisterung für interdisziplinäre Zusammenarbeit. Betone in Gesprächen, wie wichtig dir der Austausch zwischen verschiedenen Fachrichtungen ist und wie du dazu beitragen kannst, die Ziele des Projekts zu erreichen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doctoral Research Associate (Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in, salary level E 13 TV-L)

Geoinformatik
Landschaftsökologie
Geowissenschaften
Remote Sensing
InSAR (Interferometrische Synthetic Apertur Radar)
Maschinelles Lernen
Python
R
Computational Skills
Wissenschaftliche Kreativität
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Multikulturelle Sensibilität
Feldmessungen
Eddy Covariance
Chamber Measurements
Datenintegration

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Forschung betreiben: Informiere dich gründlich über die Universität Münster und das Institut für Landschaftsökologie. Verstehe die spezifischen Anforderungen der Stelle und die Forschungsziele, um deine Bewerbung gezielt auszurichten.

Anschreiben verfassen: Schreibe ein individuelles Anschreiben, in dem du deine Motivation für die Position darlegst. Betone deine Erfahrungen im Bereich Geoinformatik und Fernerkundung sowie deine Fähigkeiten in Python oder R.

Lebenslauf aktualisieren: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf alle relevanten Informationen enthält, einschließlich deiner akademischen Abschlüsse, beruflichen Erfahrungen und spezifischen Fähigkeiten, die für die Stelle wichtig sind.

Bewerbungsunterlagen zusammenstellen: Bereite alle erforderlichen Dokumente vor, darunter dein Anschreiben, Lebenslauf und Abschlusszeugnisse. Achte darauf, dass alles in einem einzigen PDF-Dokument zusammengefasst ist, bevor du es per E-Mail versendest.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Münster vorbereitest

Verstehe die Forschungsziele

Informiere dich gründlich über die spezifischen Forschungsziele des Instituts für Landschaftsökologie. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung der Peatland-Forschung verstehst und wie deine Fähigkeiten in Geoinformatik und Fernerkundung dazu beitragen können.

Bereite technische Fragen vor

Erwarte technische Fragen zu InSAR-Methoden und maschinellem Lernen. Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Erfahrung mit diesen Technologien demonstrieren und zeige, wie du sie in der Forschung anwenden würdest.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit betonen

Da die Position eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen erfordert, solltest du Beispiele für deine Erfahrungen in interdisziplinären Projekten bereit haben. Betone deine Fähigkeit, in einem multikulturellen Umfeld zu arbeiten.

Fragen zur Unternehmenskultur stellen

Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur der Universität Münster, indem du Fragen zu den Werten wie Offenheit und Respekt stellst. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch an der Arbeitsumgebung interessiert bist.

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    Befristet
    34000 - 51000 € / Jahr (geschätzt)

    Bewerbungsfrist: 2027-09-01

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    5000 - 10000
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