Fachbereich Mathematik/informatik/physik - Hannover, Deutschland - Universität Osnabrück

Universität Osnabrück

Geprüftes Unternehmen

Hannover, Deutschland

vor 3 Wochen

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter

Beschreibung

Das 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. Die intensive Landwirtschaft dient dabei als Leitbeispiel. Das Graduiertenkolleg ist an der Universität Osnabrück angesiedelt, deren vielfältige Forschung Studierende und Wissenschaftler*innen aus aller Welt in eine lebenswerte Stadt lockt.

Im Teilprojekt _"Mapping land management archetypes by multisensor remote sensing data and machine learning"_ am Institut für Informatik im Fachbereich Mathematik/Informatik/Physik ist zum eine Stelle als

**Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in / Doktorand*in (m/w/d)**
**(Entgeltgruppe 13 TV-L, 75%)**:
befristet bis zum zu besetzen.

**Ihre Aufgaben**:

- wissenschaftliche Bearbeitung des genannten Teilprojektes / großskalige Analyse von multisensoralen Satellitendaten (multispektral, SAR) mittels Deep Learning
- peer-review Publikation der Forschungsergebnisse, als Grundlage der eigenen wissenschaftliche Weiterqualifikation in Form einer Promotion
- Teilnahme und Mitwirkungen an den Veranstaltungen des Graduiertenkollegs

**Einstellungsvoraussetzungen**:

- überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Fach Geoinformatik mit dem Schwerpunkt (Umwelt)fernerkundung oder einer anderen verwandten Disziplin
- fundierte Kenntnisse in Fernerkundung
- Erfahrung in der Analyse von Fernerkundungsdaten mittels Maschinellen Lernen, nachgewiesen durch z.B. Seminararbeiten, Masterarbeit etc.
- Programmiererfahrung in Python; nachgewiesen durch z.B. Seminararbeiten, Masterarbeit etc.
- gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

**Idealerweise verfügen Sie über**:

- Erfahrungen mit Deep Learning, Tensorflow, PyTorch
- Deutschkenntnisse
- Erfahrungen in der interdisziplinären Zusammenarbeit

**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 gleichgestellte Personen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.