Fachbereich Mathematik/Informatik/Physik , Institut für Informatik, GraKo ECORISK A4 E 13 TV-L, 75%

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 01.10.2026 eine Stelle als

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in / Doktorand*in (m/w/d)
(Entgeltgruppe 13 TV-L, 75%)

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 wissenschaftliche 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 Ökologischer 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 ökoligschen 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 gleichgestellte 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 30.04.2026 an: ecorisk@uni-osnabrueck.de (Betreff: Promotionsstelle A4)

Fragen zu dieser Ausschreibung beantwortet außerdem der Teilprojektleiter Prof. Dr. Björn Waske bjoern.waske@uos.de.

Weitere Informationen zu diesem Teilprojekt (A4) und zum Graduiertenkolleg finden Sie unter: https://www.uni-osnabrueck.de/ecorisk