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Angebot 31 von 329 vom 25.06.2025, 10:45

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Bran­den­bur­gi­sche Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Cott­bus-Senf­ten­berg

Wir sind eine junge aufstrebende Technische Universität im Herzen der Lausitz, die mit wissenschaftlicher Expertise praxisrelevante Lösungen für die Gestaltung der großen Zukunftsthemen und Transformations-prozesse weltweit erarbeitet.

Der Klimawandel und der Verlust der Biodiversität gehören zu den größten und dringendsten Herausforderungen unserer Zeit – und die landwirtschaftliche Nutzung spielt eine zentrale Rolle in beiden Krisen. Die neu gegründete Forschungsgruppe „MOTION-CB: Modelling Interactions for Sustainable Land Use Transformation - Climate Change and Biodiversity“ (https://www.b-tu.de/ag-landschaftsoekonomie) untersucht, wie das Landnutzungssystem angesichts des Klimawandels nachhaltig transformiert werden kann.

Im Rahmen des Projekts arbeiten zwei Doktorand*innen und zwei Postdocs in einem interdisziplinären Team an zentralen Fragen der Landnutzungstransformation. Die Forschungsgruppe bietet ein dynamisches, teamorientiertes und internationales Arbeitsumfeld mit vielfältigen Möglichkeiten zum wissenschaftlichen Austausch – sowohl innerhalb der Gruppe als auch mit renommierten internationalen Wissenschaftler*innen, die das Projekt begleiten.

Die Nachwuchsforschungsgruppe arbeitet eng zusammen mit dem Lehrstuhl Umweltökonomie, der sich auf ökologisch-ökonomische Modellierung, Artenschutz und Klimawandelanpassung konzentriert (https://www.b-tu.de/fg-umweltoekonomie). Hierdurch bieten sich weitere wertvolle Möglichkeiten für den Austausch mit internationalen Doktorand*innen und Postdocs.

Im Arbeitsgebiet „Ökonomie nachhaltiger Landschaften“ an der Fakultät Umwelt und Naturwissenschaften ist folgende Stelle zu besetzen:

Aufgabenbeschreibung:

Ihr Aufgabengebiet umfasst insbesondere:

Forschungsarbeiten:

  • wissenschaftliche Arbeit im Rahmen der Forschungsgruppe: ,,MOTION-CB: Modelling lnteractions for Sustainable Land Use Transformation - Climate Change and Biodiversity", einschließlich:

  • Entwicklung räumlicher, ökologisch-ökonomischer Modelle zur Analyse von Landnutzungsmaßnahmen mit Fokus auf Synergien zwischen Artenschutz und Kohlenstoffspeicherung unter Berücksichtigung multipler Zielsetzungen (Multiple Objectives)

  • Auswahl geeigneter Fallstudien unter Berücksichtigung von Datenverfügbarkeit

  • Verfassen von drei wissenschaftlichen Artikeln als Grundlage für eine kumulative Dissertation

  • Erstellung der Dissertation basierend auf den durchgeführten Forschungsarbeiten

  • Präsentation und Veröffentlichung von Forschungsergebnissen auf Konferenzen und in wissenschaftlichen Fachzeitschriften.

  • weitere forschungszugehörige administrative Aufgaben

Erwartete Qualifikationen:

abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / universitäres Diplom / gleichwertig) in einer für die Tätigkeit einschlägigen Fachrichtungen (Ökologie, Umweltwissenschaften, (angewandte) Mathematik/ Ingenieurwissenschaften, Agrar- /Umweltökonomie mit Schwerpunkt lineare/nichtlineare Optimierung oder Modellierung bzw. vergleichbar).

Folgende Kenntnisse sind erforderlich:

  • fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Fähigkeit zum wissenschaftlichen Arbeiten, Selbstständigkeit, Flexibilität, Team- und Kommunikationsfähigkeit

Folgende Kenntnisse sind des Weiteren von Vorteil:

  • fundierte analytische Fähigkeiten und Kenntnisse in ökologisch-ökonomischer Modellierung und Optimierung
  • Erfahrung mit der Analyse räumlicher Daten und der Verwendung einschlägiger Software (z. B. Pakete zur Verarbeitung von Raster-/Vektordaten in R oder Python, GIS-Software wie QGIS oder ArcGIS)
  • Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen für Datenanalyse und Modellierung (z.B. Python, R, Matlab, Julia, GAMS)
  • Kenntnisse in Ökologie und Umweltwissenschaften, insb. Auswirkungen des Klimawandels auf die Artenvielfalt, Maßnahmen zur Kohlenstoffspeicherung
  • Deutschkenntnisse

Unser Angebot:

weiterer Information zu junserem Stellenangebot finden sie unter:
https://stellenangebote.b-tu.de/jobposting/7f49c33df8f3584ea73f8e8ff4b61fc1dc1473550?ref=homepage.