Wissenschaftlicher Mitarbeiter mit Promotion (m/w/d) im Bereich Ökosystemmodellierung

 
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Technische Universität München


Wissenschaftlicher Mitarbeiter mit Promotion (m/w/d) im Bereich Ökosystemmodellierung

21.04.2021, Wissenschaftliches Personal



Der Lehrstuhl für Ökosystemdynamik und Waldmanagement in Gebirgslandschaften (?url=https%3A%2F%2Fedfm.wzw.tum.de&module=jobs&id=163772" target="_blank" rel="nofollow">https://edfm.wzw.tum.de) an der School of Life Sciences der Technischen Universität München beschäftigt sich mit Auswirkungen des Globalen Wandels auf Ökosysteme und nutzt dabei moderne Methoden der computergestützten Modellierung, der Fernerkundung, sowie der künstlichen Intelligenz. Wir sind in Studiengebieten auf fünf Kontinenten aktiv und forschen in kollaborativen, internationalen Netzwerken um Veränderungen in Ökosystemen zu verstehen und Handlungsempfehlungen für Manager*innen abzugeben.
Im Rahmen eines EU Forschungsprojektes zum Thema Klimaresilienz Europäischer Wälder ist folgende Stelle zu besetzen:

1 Wissenschaftlicher Mitarbeiter mit Promotion (PostDoc) (m/w/d) im Bereich Ökosystemmodellierung, Vollzeit ab dem 01.06.2021



Ihr Aufgabengebiet

Sie übernehmen eine zentrale Aufgabe im Rahmen eines internationalen Forschungsprojektes zur Resilienz von Waldökosystemen, mit dem speziellen Fokus auf der Analyse der möglichen zukünftigen Entwicklung des Störungsregimes im europäischen Wald. Die Aufgabe umfasst folgende Aspekte:

  • Analyse und Aufbereitung historischer Störungen aus Fernerkundungsdaten für Europa

  • Anwendung und Parametrisierung von Waldökosystemmodellen auf unterschiedlichen Skalen

  • Entwicklung und Training von Deep Neural Networks

  • Analyse der Auswirkungen zukünftiger Störungen auf Ökosystemleistungen und Biodiversität

  • Betreuung von Studierenden (z.B. im Rahmen von universitären Abschlussarbeiten)

  • Wissenschaftliche Publikationen in internationalen Fachzeitschriften


Ihr Anforderungsprofil

  • Abgeschlossene, herausragende Promotion im Bereich der Ökosystemmodellierung, Störungsökologie oder ähnlichen Bereichen

  • Erfahrung mit der Entwicklung und Anwendung von Ökosystemmodellen, insbesondere im Kontext von Waldökosystemen

  • Programmierkenntnisse, Erfahrungen mit räumlichen Daten/Fernerkundungsdaten bzw. Erfahrung im Bereich Machine Learning / Künstliche Intelligenz von Vorteil

  • Internationale Publikationstätigkeit

  • Teamfähigkeit

  • Erfahrung in der Durchführung von Forschungsprojekten von Vorteil


Unser Angebot

  • Mitarbeit in einem europäischen Forschungsprojekt

  • Möglichkeit, die eigene Forschungsagenda in einem motivierten Team und internationalem Netzwerk weiterzuentwickeln

  • Vollzeit-Stelle in einem Beschäftigtenverhältnis auf Zeit nach Vergütungsgruppe TV-L E13 von zunächst zwei Jahren mit Option auf Verlängerung um ein Jahr

  • Dienstort ist Freising

  • Schwerbehinderte werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt

  • Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt


Ansprechpartner

Ihre Bewerbung mit aussagekräftigen Unterlagen senden Sie bitte bis spätestens 15. Mai 2021 an:

Technische Universität München
Lehrstuhl für Ökosystemdynamik und Waldmanagement in Gebirgslandschaften z.H. von Violeta Aramayo
Hans-Carl-von-Carlowitz-Platz 2
85354 Freising
Email: violeta.aramayo tum.de

Bei fachlichen Fragen zur Stelle wenden Sie sich an Dr. Werner Rammer (werner.rammer tum.de).

Bei einer online-Bewerbung (bevorzugt) bitten wir Sie, die Unterlagen gesammelt in einer einzigen pdf-Datei zu schicken.
Im Fall der schriftlichen Bewerbung bitten wir Sie, uns lediglich Kopien einzureichen, da wir Ihre Bewerbungsunterlagen nach Abschluss des Verfahrens leider nicht zurücksenden können.

Hinweis zum Datenschutz:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Kontakt: Dr. Werner Rammer
In your application, please refer to myScience.de and reference JobID 163772.


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