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Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin (Doktorand / Doktorandin) (m/w/d) Ecological Data Science (BaySensAI) Universität Regensburg
Befristet
Teilzeit
Bewerbungsfrist: 23.03.2026
Veröffentlicht am: 02.03.2026
Regensburg
ID: 26.054
Biologie und Vorklinische Medizin
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin (Doktorand/ Doktorandin) (m/w/d) Ecological Data Science (BaySensAI)
Professur für Theoretische Ökologie
Die Professur für Theoretische Ökologie befasst sich mit Theorie und Modellbildung, Computersimulationen sowie Statistik, Data Science und künstlicher Intelligenz in Ökologie, Evolution und Naturschutz.
Bei im Wesentlichen gleicher Eignung werden schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber bevorzugt eingestellt. Bitte weisen Sie auf eine vorliegende Schwerbehinderung ggf. bereits in der Bewerbung hin.
Bitte beachten Sie, dass wir Kosten, die bei einem etwaigen Vorstellungsgespräch für Sie anfallen sollten, nicht übernehmen können.
English Version
Wir bieten:
- Mitarbeit im Projekt BaySensAI, welches im Rahmen des bayerischen Forschungsverbundes bayklif2 ein KI-basiertes Vorhersage- und Monitoringsystem für Biodiversitätsdaten entwickelt will
- Eine begleitende Promotion im strukturierten Graduiertenprogramm (RIGeL) unserer Fakultät
- Eine hervorragende wissenschaftliche Infrastruktur, sehr gute internationale Vernetzung und eine kollegiale Arbeitsatmosphäre
- Die Arbeit in einer der beliebtesten Städte Deutschlands
Eckpunkte
Beginn:
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Umfang:
Teilzeit 30h / Woche
Vergütung:
TV-L E13
Befristung:
befristet für ein Jahr*
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung von KI-basierten (Deep-Learning) Modellen zur Vorhersage von Artverteilungen und Biodiversitätsparametern in Raum und Zeit
- Erstellung von wissenschaftlichen Publikationen
- Die Stelle bietet die Möglichkeit zur Promotion
Ihr Profil:
- Ein abgeschlossenes naturwissenschaftliches oder mathematisches Studium (z.B. Biologie, Ökologie, Physik, aber auch Mathematik, Statistik oder Data Science, bitte - falls schon vorhanden - die M.Sc. Abschlussarbeit der Bewerbung beifügen)
- Erfahrung und Kenntnisse in einer für den Bereich Data Science gängigen Programmiersprache (z.B. R oder Python)
- Gute Kenntnisse der englischen Sprache
- Erfahrung und Kenntnisse in den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen, Deep Learning und KI sind von Vorteil
- Kenntnis der grundlegenden Konzepte der Ökologie sowie Erfahrung in ökologischer Modellierung, insbesondere Species Distribution Models (SDMs) sind von Vorteil
Bei im Wesentlichen gleicher Eignung werden schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber bevorzugt eingestellt. Bitte weisen Sie auf eine vorliegende Schwerbehinderung ggf. bereits in der Bewerbung hin.
Bitte beachten Sie, dass wir Kosten, die bei einem etwaigen Vorstellungsgespräch für Sie anfallen sollten, nicht übernehmen können.
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