Qualifizierungsstelle mit dem Ziel der Promotion

In Teilzeit (65 % der regelmäßigen Arbeitszeit) zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen.

Die Stelle ist Teil des großen Verbundprojekts MW³ (Standardized monitoring of growth responses of important forest tree species to climatic extreme events), das vom WaldKlimaFonds (https://www.waldklimafonds.de/) finanziert wird und darauf abzielt, ein Waldüberwachungssystem zu entwickeln, um Wachstumsreaktionen wichtiger Waldökosysteme in Mitteleuropa auf klimatische Extremereignisse zu erkennen.

Im Rahmen dieses Projekts befassen Sie sich mit der satellitengestützten räumlichen Überwachung und Analyse der Reaktion des Baumwachstums auf klimatische Extremereignisse.

Ihre Aufgaben:

• Kombination multispektraler und hyperspektraler Satellitendaten mit In-situ-Daten aus bodengestützten Messungen mit der Zielvariablen Saftfluss und Dickenwachstum unter Verwendung von maschinellen Lernverfahren
• Transfer der Zielvariablen auf die Plotebene, um ein räumliches Monitoring zu ermöglichen
• Kombination von Satellitendaten mit unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Auflösungen, um die räumliche und zeitliche Auflösung der Zielvariablen zu erhöhen
• Analyse der Zielvariablen für klimatische Extremereignisse in Zusammenarbeit mit den Kooperationspartnern am UFZ (Waldmodellierung) und der RWTH Aachen
• Zusammenarbeit mit den Partnern des MW³-Projekts

Im Rahmen der übertragenen Aufgaben wird die Möglichkeit zu eigenständiger wissenschaftlicher Arbeit geboten, die der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung dient. Die Befristung richtet sich nach § 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG.

Ihr Profil:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) in Geographie (Schwerpunkt Ökoklimatologie), Geowissenschaften, Ökologie oder einem vergleichbaren Fach mit guten Noten
• ausgeprägte Kenntnisse in und Interesse an satellitengestützter Fernerkundung und Ökoklimatologie
• Kenntnisse in der Kombination von Stations- und Satellitendaten sowie der Verarbeitung großer Datensätze und statistischer Auswertungsmethoden
• Erfahrung mit Methoden des maschinellen Lernens
• Kenntnis einer Programmiersprache (z. B. Python, R)
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie sehr gute Organisations- und Kommunikationsfähigkeiten
• Erfahrung in der wissenschaftlichen Publikation ist von Vorteil

Die Bereitschaft zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (z. B. ein Promotionsprojekt im Bereich der ökologischen Fernerkundung) wird erwartet.

Die Philipps-Universität unterstützt die professionelle Entwicklung von Nachwuchswissenschaftler*innen durch die Angebote der Marburg Research Academy (MARA), des International Office und der Stelle für Hochschuldidaktik.

Kontakt für weitere Informationen

Prof. Dr. Jörg Bendix

+49 6421-28 24266

bendix@geo.uni-marburg.de

Wir fördern Frauen und fordern sie deshalb ausdrücklich zur Bewerbung auf. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Als familienfreundliche Hochschule unterstützen wir unsere Beschäftigten bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Eine Reduzierung der Arbeitszeit ist grundsätzlich möglich. Menschen mit Behinderung im Sinne des SGB IX (§ 2, Abs. 2, 3) werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungs- und Vorstellungskosten werden nicht erstattet.

Bitte bewerben Sie sich bis zum 07.01.2024 über den unten stehenden Button.