Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in

vor 2 Monaten


Bremen, Deutschland Universität Bremen Vollzeit

Fachbereich 3 - Mathematik/Informatik

**Entgelt
- / Besoldungsgruppe E 13 - **Vollzeit**
**Kennziffer**: A278-24
**Bewerbungsfrist**: 21.10.2024
Öffentliche Ausschreibung

An der Universität Bremen ist am Data Science Center im Fachbereich Mathematik und Informatik für das BMBF-Verbundprojekt „INDIFUN-AI“ zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als

**Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (Doktorand:in) (w/m/d)**
**im Bereich Data Science**
**(EG 13 TV-L, 100 %)**
- befristet bis zum 31.08.2027 (gemäß - 2 WissZeitVG) zu besetzenStellenbeschreibung

**Projektbeschreibung**:
Das Data Science Center ist ein interdisziplinäres Institut und Knotenpunkt für die datenintensive Wissenschaft an der Universität Bremen. Unser Ziel ist es, die datenwissenschaftliche Forschung und die dafür erforderlichen Kompetenzen in allen Fachdisziplinen zu stärken. Wir bieten eine Vielzahl von Services wie Beratungen, Schulungen, finanzielle Unterstützung und Rechenressourcen an. Mit über 50 Mitgliedern aus verschiedenen Disziplinen fördern wir die interdisziplinäre Zusammenarbeit und Innovation.

Die ausgeschriebene Stelle ist Teil des BMBF-geförderten Verbundprojekts „INDIFUN-AI“. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines automatisierten Indikatorensystems zur Untersuchung und Überwachung der Biodiversität und deren Veränderung im Klimawandel. Grundlage hierfür sind Planktondaten aus dem AWI-Hausgarten-Observatorium im Arktischen Ozean. Das Vorhaben liefert somit einen wichtigen Beitrag zu dem Verständnis der Artenvielfalt in der Arktis und der „Gesundheit“ des Ökosystems. Das Projekt ist hoch interdisziplinär und bietet die Zusammenarbeit mitführenden Instituten wie dem AWI, GEOMAR, dem ZMT und der Universität Oldenburg.

Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, im Bereich der sehr innovativen und zukunftsorientierten Querschnittsdisziplin Data Science zu arbeiten. Das Aufgabenspektrum ist vielseitig, die Arbeitsatmosphäre offen und es besteht die Möglichkeit, regelmäßig an Fort
- und Weiterbildungen teilzunehmen. Die Stelle ist eingebettet in das interdisziplinäre und sehr dynamische Umfeld des Data Science Centers und erlaubt somit eine gute Vernetzung, auch mit Forschenden von anderen Fachgebieten und Einrichtungen. Im Data Science Center wird der fachliche und persönliche Austausch sehr wertgeschätzt. Bei uns arbeiten Sie in einem spannenden und familienfreundlichen Umfeld (u.a. Kita und Krippenplätze direkt vor Ort) mit flexiblen Arbeitszeiten. Sie erhalten einen modern ausgestatteten Arbeitsplatz. Mobile Arbeitsformen sind möglich.

Die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation mit dem Ziel der Promotion ist gegeben und wird nachdrücklich unterstützt.

**Aufgabengebiet**:
Der/die erfolgreiche Bewerber:in wird im Bereich Data Science an der Schnittgrenze von Informatik und Umwelt-/ Meereswissenschaften tätig sein. Er/sie wird ein System zur Indikatorbestimmung für den ökologischen Zustand des Arktischen Ozeans basierend auf Daten des AWI-Hausgarten-Observatoriums entwickeln. Das System kann zur Überwachung der Indikatorenqualität genutzt werden und leistet damit einen wichtigen Beitrag zu einem umfassenderen Verständnis des Zusammenspiels unterschiedlicher Umweltfaktoren in der Arktis. Eine enge Zusammenarbeit mit Kolleg:innen aus Arbeitsgruppe „Molekulare Ökologie“ am Fachbereich 02 - Biologie / Chemie ist vorgesehen.

**Detaillierte Aufgaben**:

- Analyse und Modellierung der Domänendaten
- Systematische und langfristige Erfassung der Domäneninformationen
- Entwicklung von Repräsentationstechniken für Zeitreihen und Bilder in Optimierungsalgorithmen
- Entwicklung eines Identifikationssystems für stabile Indikatoren mithilfe von maschinellen Lernverfahren und Optimierungsalgorithmen
- Analyse der Ergebnisse im Vergleich zu manuell entwickelten Indikatoren
- Entwicklung eines Warnsystems für sinkende Qualität von Indikatoren durch Umbrüche im ökologischen System
- Eigenständige wissenschaftliche Arbeit, Recherche und Implementation
- Publikation und Präsentation der Ergebnisse auf nationalen und internationalen Workshops und Konferenzen

Voraussetzungen
- Voraussetzungen:Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Uni-Diplom)) in Informatik, Mathematik mit Nebenfach Informatik, einem biowissenschaftlichen/ umweltwissenschaftlichen Fach mit Informatik Anteilen oder inhaltlich vergleichbarem Studienabschluss
- Gute Programmierkenntnisse in einer objektorientieren Sprache (z.B. in Java)
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Grundlegende Kenntnisse in Verfahren des maschinellen Lernens und der Optimierung sind von Vorteil

**Wünschenswert**:

- Bereitschaft und Fähigkeit sich schnell und umfassend in neue Zusammenhänge einzuarbeiten
- Hohes Engagement, wissenschaftliches Interesse und Bereitschaft zur projektübergreifenden und interdisziplinären Kooperation

Allge



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