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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
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Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin (Doktorand / Doktorandin) (m/w/d) Ecological Data Science (BaySensAI) Universität Regensburg
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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.

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
Die Universität Regensburg strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Die Universität Regensburg setzt sich besonders für die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein (nähere Informationen unter https://www.uni-regensburg.de/universitaet/jobs-und-karriere/familien-service).

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

Kontakt:

Für Auskünfte steht Ihnen Herr Prof. Dr. Florian Hartig (E-Mail: florian.hartig@ur.de/Telefon: 0941 943-3107) zur Verfügung. Bewerbungen sind mit üblichen Unterlagen bis spätestens 23.03.2026 ausschließlich über den unten stehenden Bewerbungsbutton möglich.

*Bitte Hinweis zur Befristung beachten:

Die befristete Beschäftigung erfolgt zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung (Vorbereitung der Promotion) mit einer Vertragslaufzeit von einem Jahr gemäß § 2 Abs. 1 WissZeitVG. Es besteht Aussicht auf eine Weiterfinanzierung für weitere 2,5 Jahre zum Abschluss der Promotion.

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Arbeitsort

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Universität Regensburg
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Regensburg
> 1000 Mitarbeiter:innen
Deutsch + 1
1962 gegründet
Promotionsrecht
6 Jobs

Über die UR

Die Universität Regensburg (UR), gegründet im Jahr 1962, ist eine moderne Campusuniversität am Südrand der mittelalterlich geprägten Stadt. Die Universität verfügt über ein breites Fächerspektrum und überzeugt zugleich durch ihre gute Betreuungsrelation sowie eine exzellente Infrastruktur. Mitte des 20. Jahrhunderts zunächst als regionale Universität geplant, hat sie sich im neuen Jahrtausend zu einem renommierten, international ausgerichteten Zentrum für Forschung und Lehre entwickelt. Über 3.000 Mitarbeitende in Forschung, Lehre, Verwaltung und Infrastruktur engagieren sich täglich für die Universität.

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