44 FB 6 Wissenschaftliche Mitarbeit (m/w/d) GraKo ECORISK A4
44 FB 6 Wissenschaftliche Mitarbeit (m/w/d) GraKo ECORISK A4

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Osnabrück Vollzeit 40000 - 55000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Forschung zu ökologischen Regimewechseln und deren Risiken mit Deep Learning und Fernerkundung.
  • Arbeitgeber: Universität Osnabrück, eine familiengerechte Hochschule mit interdisziplinärem Fokus.
  • Mitarbeitervorteile: Strukturiertes Promotionsprogramm, flexible Arbeitszeiten und exzellente Ausstattung.
  • Warum dieser Job: Sei Teil eines spannenden Forschungsprojekts und entwickle deine wissenschaftlichen Fähigkeiten weiter.
  • Gewünschte Qualifikationen: Überdurchschnittlicher Abschluss in Geoinformatik oder verwandten Disziplinen, Programmiererfahrung in Python.
  • Andere Informationen: Engagierte Unterstützung für berufliche Gleichberechtigung und Inklusion.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 40000 - 55000 € pro Jahr.

Das seit 2024 von der DFG-geförderte Graduiertenkolleg „Ecological Regime Shifts and Systemic Risk in Coupled Social-Ecological Systems" (ECORISK) führt Perspektiven aus der Verhaltensökonomie, der ökologischen Modellierung, der Umweltsystemwissenschaft, der Geographie, der Geoinformatik, der Politikwissenschaft und der Soziologie zusammen. Im Rahmen von drei thematischen Clustern (Ecosystem Dynamics, Human Activities und Governance) beschäftigt sich ECORISK mit den Ursachen ökologischer Regimewechsel und den damit verbundenen systemischen Risiken sowie deren Folgen in sozio-ökologischen Systemen.

Im Teilprojekt „Evaluating the impact of agricultural land-use on wildlife populations, using deep learning“ am Institut für Informatik im Fachbereich Mathematik/Informatik/Physik ist zum eine Stelle als für die Dauer von drei Jahren zu besetzen.

Ihre Aufgaben:

  • Wissenschaftliche Bearbeitung des genannten Teilprojektes/Nutzung von Fernerkundung, Deep Learning und ökologischer Modellierung zur Analyse der Auswirkungen von Landnutzung auf ausgewählte Tierarten
  • Peer-review Publikation der Forschungsergebnisse, als Grundlage der eigenen wissenschaftlichen Weiterqualifikation in Form einer Promotion
  • Teilnahme und Mitwirkungen an den Veranstaltungen des Graduiertenkollegs

Einstellungsvoraussetzungen:

  • Überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Fach Geoinformatik oder einer anderen verwandten Disziplin
  • Fundierte Kenntnisse in Fernerkundung und der Analyse von Fernerkundungsdaten mittels Maschinellen Lernen, nachgewiesen durch z. B. Seminararbeiten, Masterarbeit etc.
  • Programmiererfahrung in Python
  • Basiswissen im Bereich Ökologische oder Umweltmodellierung
  • Forschungsinteresse an Umweltwissenschaften und ökologischen Regimewechseln
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Idealerweise verfügen Sie über:

  • Erfahrungen mit Deep Learning, Tensorflow, PyTorch
  • Kenntnisse der Umweltsystemwissenschaften
  • Kenntnisse der ökologischen Modellierung

Wir bieten Ihnen:

  • Mitarbeit in einem spannenden und hochaktuellen Forschungsprojekt
  • Ein strukturiertes Promotionsprogramm an der Universität Osnabrück mit interdisziplinären und fachspezifischen Unterstützungsangeboten
  • Bedarfsspezifische Fortbildungen
  • Flexible Arbeitszeiten und exzellente Ausstattung

Als familiengerechte Hochschule setzt sich die Universität Osnabrück für die Vereinbarkeit von Beruf / Studium und Familie ein. Die Universität Osnabrück will die berufliche Gleichberechtigung von Frauen und Männern besonders fördern. Daher strebt sie eine Erhöhung des Anteils des im jeweiligen Bereich unterrepräsentierten Geschlechts an. Schwerbehinderte Bewerber*innen und diesen gleichgestellten Personen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben von max. zwei Seiten, Lebenslauf, Urkunden, Zeugnisse, Transcript of Records, Kontaktdaten einer potentiellen Referenzperson) richten Sie bitte in einer PDF‑Datei per E-Mail bis zum an: (Betreff: Promotionsstelle A4)

Fragen zu dieser Ausschreibung beantwortet außerdem der Teilprojektleiter Prof. Dr. Björn Waske.

44 FB 6 Wissenschaftliche Mitarbeit (m/w/d) GraKo ECORISK A4 Arbeitgeber: Universität Osnabrück

Die Universität Osnabrück ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem innovativen und interdisziplinären Forschungsumfeld zu arbeiten. Mit einem strukturierten Promotionsprogramm, flexiblen Arbeitszeiten und einem starken Fokus auf die Vereinbarkeit von Beruf und Familie unterstützt die Hochschule Ihre persönliche und berufliche Entwicklung. Zudem fördert die Universität aktiv die Gleichstellung der Geschlechter und bietet eine exzellente Ausstattung für Ihre Forschung.
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Kontaktperson:

Universität Osnabrück HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: 44 FB 6 Wissenschaftliche Mitarbeit (m/w/d) GraKo ECORISK A4

Tipp Nummer 1

Mach dir eine Liste von Fragen, die du während des Vorstellungsgesprächs stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über das Team und das Projekt zu erfahren.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf deine Kenntnisse in Fernerkundung und Deep Learning beziehen. Wir sollten sicherstellen, dass du deine Fähigkeiten klar und selbstbewusst präsentieren kannst.

Tipp Nummer 3

Netzwerke mit anderen in deinem Bereich! Besuche Veranstaltungen oder Webinare, um Kontakte zu knüpfen. Oft erfährt man so von Stellenangeboten, bevor sie veröffentlicht werden.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und korrekt ankommt. Und vergiss nicht, dein Motivationsschreiben individuell anzupassen!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: 44 FB 6 Wissenschaftliche Mitarbeit (m/w/d) GraKo ECORISK A4

Fernerkundung
Analyse von Fernerkundungsdaten
Maschinelles Lernen
Python Programmiererfahrung
Ökologische Modellierung
Forschungsinteresse an Umweltwissenschaften
Deep Learning
Tensorflow
PyTorch
Kenntnisse der Umweltsystemwissenschaften
Gute Englischkenntnisse

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Motivationsschreiben: Dein Motivationsschreiben sollte klar und prägnant sein. Erkläre, warum du dich für das Teilprojekt interessierst und wie deine Erfahrungen in der Geoinformatik und im maschinellen Lernen dazu passen.

Lebenslauf: Achte darauf, dass dein Lebenslauf übersichtlich ist und alle relevanten Erfahrungen und Qualifikationen enthält. Vergiss nicht, deine Programmierkenntnisse in Python und deine Kenntnisse in der ökologischen Modellierung hervorzuheben!

Referenzen: Wähle eine Referenzperson aus, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen gut kennt. Informiere sie im Voraus, damit sie bereit ist, dich zu unterstützen, wenn wir nachfragen.

Bewerbung über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle gelangt und du keine wichtigen Informationen vergisst!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Osnabrück vorbereitest

Verstehe das Projekt

Mach dich mit dem Graduiertenkolleg ECORISK und den spezifischen Themen des Teilprojekts vertraut. Informiere dich über die aktuellen Herausforderungen in der ökologischen Modellierung und wie Deep Learning dabei helfen kann. Zeige im Interview, dass du die Relevanz deiner Forschung verstehst.

Bereite deine technischen Fähigkeiten vor

Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, Fernerkundung und maschinellem Lernen gut präsentieren kannst. Bereite Beispiele aus deinen bisherigen Arbeiten vor, die deine Programmierfähigkeiten und dein Verständnis für ökologische Modellierung demonstrieren.

Englischkenntnisse betonen

Da gute Englischkenntnisse gefordert sind, solltest du bereit sein, über deine Erfahrungen in englischer Sprache zu sprechen. Übe, technische Begriffe und Konzepte auf Englisch zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeit zu zeigen.

Fragen vorbereiten

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Erwartungen und die Teamdynamik zu erfahren. Fragen zur interdisziplinären Zusammenarbeit oder zu Fortbildungsmöglichkeiten sind immer gut!

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Universität Osnabrück
Standort: Osnabrück
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