Postdoctoral researcher (m/f/d) in Environmental Data Science and Machine Learning for the project

### **Stellenausschreibung Ref. #08-25012**

 
Die Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung mit Hauptsitz in Frankfurt am Main sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt für die Abteilung Bodenzoologie am Standort Görlitz eine*n
 

##  Postdoktorand*in (m/w/d) im Bereich Umwelt-Datenwissenschaft und Maschinelles Lernen

 
**Ort:   Görlitz**

**Beschäftigungsumfang: Vollzeit (40 Wochenstunden) / Teilzeitlösungen sind möglich**

**Vertragsart: befristet für die Projektdauer bis 30.11.2027**

**Vergütung:  Tarifvertrag Länder TV-L E 13**
 
 
Die Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung (SGN) wurde 1817 gegründet und zählt zu den wichtigsten Forschungseinrichtungen rund um die biologische Vielfalt. An unseren zwölf Standorten in ganz Deutschland betreiben Wissenschaftler*innen aus über 40 Nationen modernste Forschung auf internationaler Ebene. Am Standort Görlitz befindet sich das renommierte Senckenberg Museum für Naturkunde in einer historischen Stadt inmitten einer lebenswerten, naturnahen Region.
 
Möchten Sie Ihr Fachwissen im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learnings für die Entwicklung innovativer ökologischer und umweltbezogener Forschung einsetzen? Die Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung lädt Sie ein, Teil eines spannenden Projekts am Senckenberg Museum für Naturkunde in Görlitz, Sachsen, zu werden. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n motivierte*n Umweltdatenmodellierer*in/Data Scientist (m/w/d), welche*r das Projekt BoTiKI (finanziert durch das BMUKN ANK ‘KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen’) unterstützt.
 
Der Boden stellt ein bedeutendes Reservoir für Treibhausgase (THG) dar: Er kann relevante Gase wie CO₂, CH₄ und N₂O sowohl binden als auch freisetzen. Die Bodenfauna spielt eine wesentliche Rolle bei den Bodenprozessen, die mit diesen THG-Flüssen verbunden sind. Der konkrete Einfluss tierischer Bodenorganismen auf die Emissionen ist bislang jedoch kaum erforscht – und stellt einen bislang fehlenden Faktor in aktuellen THG-Modellen dar.

**BoTiKI** hat das Ziel, diese Wissenslücke zu schließen und verbesserte THG-Modelle zu entwickeln, die die Rolle der Bodenfauna berücksichtigen. Hierzu wird ein umfangreicher KI-Trainingsdatensatz für multimodale Analysen erstellt, der Bilddaten (Computer Vision), Umweltparameter und DNA-Daten kombiniert.

**Ihre Rolle** wird zentral für die Datenerhebung und insbesondere für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen sein. Sie arbeiten eng mit einem interdisziplinären Team aus Fachleuten für Bodenfauna, ökologischer Datenmodellierung und Computer-Vision-Technologien zusammen.

**Ihre Aufgaben**

- Aufbau von Data-Science-Pipelines sowie Entwicklung von Strategien für Datenmodellierung, Modelltraining, -bewertung und -anwendung
- (Mit-)Verantwortung für die Veröffentlichung von Peer-Review-Artikeln auf Basis der Projektergebnisse
- Zusammenarbeit mit den Projektpartnern der Hochschule Zittau/Görlitz bei der Entwicklung von Computer-Vision-Systemen zur Analyse faunistischer Daten
- Präsentation der Projektziele und -ergebnisse auf nationalen und internationalen wissenschaftlichen Konferenzen
- Betreuung von Techniker*innen und Studierenden bei der Annotation von Trainingsdaten
- Implementierung des analytischen Workflows in eine funktionale, benutzerorientierte Anwendung (CLI), um diesen der Fachcommunity zugänglich zu machen
- Zusammenarbeit mit externen IT-Dienstleistern bei der Entwicklung nutzerfreundlicher Funktionalitäten (GUI und Web-Services)
- Mitwirkung bei der Organisation von Feldarbeiten, Erstellung von Probenahmeplänen und Erhebung von In-situ-Daten
**** 
**** 
**Ihr Profil**
- Sie verfügen über eine Promotion in Umweltwissenschaften, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet – mit nachgewiesener Expertise in Datenmodellierung, Maschinellem Lernen und Deep Learning
- Ihre bisherigen Forschungsergebnisse sind durch Peer-Review-Publikationen dokumentiert
- Sie besitzen fundierte Kenntnisse in statistischem Lernen, Maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen
- Sie bringen vielseitige Data-Science-Kenntnisse mit, einschließlich Bildverarbeitung und Analyse von DNA-Sequenzen
- Sie beherrschen Python oder eine vergleichbare moderne Programmiersprache mit Anwendung in KI und/oder Bioinformatik
- Sie verfügen über sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Sie arbeiten gerne im interdisziplinären Team und zeichnen sich durch eine eigenständige, strukturierte Arbeitsweise aus
 
 
**Wünschenswert**
- Erfahrung in der Entwicklung von Webanwendungen und -diensten (z. B. Benutzeroberflächen, APIs)
- Fachliche Kenntnisse in Bodenkunde, Ökologie oder Umweltwissenschaften
- Erfahrung im Umgang mit kleinen wirbellosen Tieren (z. B. Microarthropodes)
- Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Eine gültige Fahrerlaubnis (Klasse B) für Deutschland
 
Wir bieten
- Zugang zu einem internationalen Netzwerk von Wissenschaftlern, politischen Entscheidungsträgern und Forschungsorganisationen
- eine attraktive Tätigkeit im dynamischen Arbeitsumfeld einer weltweit anerkannten Forschungseinrichtung
- flexible Arbeitszeiten – Unterstützung bei der Kinderbetreuung oder bei der Pflege von Familienangehörigen (zertifiziert durch das „audit berufundfamilie“) – einen Dienstausweis in Verbindung mit kostenfreiem Eintritt in die Senckenberg-Museen – eine tarifliche Jahressonderzahlung – tariflichen Urlaubsanspruch – betriebliche Altersvorsorge
 
 
Senckenberg engagiert sich für Vielfalt. Wir profitieren von den unterschiedlichen Expertisen, Perspektiven und Persönlichkeiten unserer Mitarbeiter*innen und freuen uns über jede Bewerbung qualifizierter Kandidat*innen, unabhängig von Alter, Geschlecht oder geschlechtlicher Identität, ethnischer oder kultureller Herkunft, Religion und Weltanschauung, sexueller Orientierung und Identität oder Behinderung. Frauen sind besonders aufgefordert, sich zu bewerben, da sie im Bereich dieser Position unterrepräsentiert sind; bei gleicher Qualifikation und Eignung werden sie bevorzugt eingestellt.** Bewerber*innen mit einer Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. Senckenberg unterstützt aktiv die Vereinbarkeit von Beruf und Familie und legt großen Wert auf eine gleichberechtigte und inklusive Kultur der Zusammenarbeit.
 
 
Sie möchten sich bewerben?

Dann senden Sie uns Ihre vollständigen und aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Kopien Ihrer Ausbildungs- und Arbeitszeugnisse, Publikationsliste) in elektronischer Form (als zusammenhängende PDF-Datei) bitte stets unter Angabe der Referenznummer #08-25012 bis zum 01.07.2025 an [[email protected]](https://mailto:[email protected]) oder bewerben Sie sich direkt auf unserer Homepage über das Online Bewerbungsformular  [www.senckenberg.de/de/karriere/bewerbung/](http://www.senckenberg.de/de/karriere/bewerbung/).

Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung

Senckenberganlage 25

60325 Frankfurt a.M.

E-Mail: [[email protected]](https://mailto:[email protected])
  
Für fachliche Rückfragen zu dieser Stelle steht Ihnen Herr Dr. Clément Schneider unter [[email protected]](https://mailto:[email protected]) sehr gerne zur Verfügung.
 
Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen des Bewerbungs- und Auswahlverfahrens entnehmen Sie bitte der Datenschutzerklärung auf unserer Homepage unter [https://www.senckenberg.de/de/impressum/](https://www.senckenberg.de/de/impressum/)
 
 
Weitere Informationen über die Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung finden Sie unter [www.senckenberg.de](http://www.senckenberg.de).

[](https://hi-lusatia.de/)

[https://hilusatia.de/](https://hilusatia.de/)

# **Job announcement ref. #08-25012**

 
For the Senckenberg Museum of Natural History in Görlitz, the Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung headquartered in Frankfurt (Main) is seeking the to fill the following position

 **Postdoctoral researcher (m/f/d) in Environmental Data Science and Machine Learning for the project BoTiKI**
 
 
**Location:                                Görlitz**

**Employment scope:              full-time (40 weekly working hours) / part-time options are available**

**Type of contract:                  fixed-term contract until the end of the project:**

**30 November 2027**

**Remuneration:                      collective agreement of the German Länder, TV-L E 13**
 
 
Founded in 1817, the Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung (SGN) is one of the world’s major research institutions in the field of biodiversity. At our twelve sites in Germany, scientists from over 40 nations conduct cutting-edge research at an international level. At the Görlitz site, the renowned Senckenberg Museum of Natural History is located in a historic town within a region known for its unspoilt natural beauty.

Are you interested in applying your machine learning and deep-learning expertise to develop cutting-edge ecological and environmental research? The Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung invites you to become part of an exciting project at the Senckenberg Museum of Natural History Görlitz (Saxony, Germany). We are looking for a motivated environmental data modeler – data scientist (m/f/d) to support the project BoTiKI (funded through the BMUKN ANK, ‘KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen’), to start as soon as possible.

###

Soil is a large reservoir of greenhouse gases (GHG). It can sequestrate or release potent GHG (CO2, CH4 and N2O). Despite the fact that soil fauna is crucial to GHG fluxes, the specific impact of soil fauna on emissions has not been researched in depth and constitutes a missing factor in soil GHG flux models.

###  

BoTiKI aims at filling this knowledge gap and establish improved GHG models accounting for soil fauna. To achieve this, we create a rich AI-training dataset for multimodal inferences, combining computer-vision, environmental parameter measures and DNA data.

#  

Your role will be central in data acquisition and foremost machine-learning models creation. You will collaborate closely with a dedicated team of soil fauna experts, ecological data modelers, computer-vision system engineers.

### **Your Tasks**

- Establish data science pipelines, data-modelling strategies, model training, evaluation and application
- Lead or co-lead peer-review publications stemming from the project achievements
- Cooperate with project partners from the Zittau/Görlitz University of Applied Sciences in developing computer-vision systems for faunistic data analysis
- Present project goals and achievements in national and international scientific conferences
- Supervise technicians and students in training data annotation
- Implement analytic workflow in a functional, user-oriented application (CLI) to deliver the workflow and models to the community
- Cooperate with third-party IT provider to implement user-oriented functionalities (GUI and web-service)
- Participate in field work organization, sampling plan establishment and in-situ data acquisition
 
 

### **Your Profile**

-   PhD in environmental sciences or computer science, with a proven track record in data modelling, machine learning and deep learning
- Previous research achievements supported by peer-reviewed publications
- Excellent knowledge of statistical/machine-learning and deep-learning algorithms
- Versatile data-science knowledge, including image and DNA sequences processing
- Programming skills in Python or other modern programming languages supporting AI and bioinformatics development
- Very good command of English (written and spoken)
- Ability to work in an interdisciplinary team, independent and structured working style
 
 
**Desirable Skills:**
- Knowledge in web application and service development (e.g. user interfaces and APIs)
- Background in soil, ecological or environmental science
- Comfortable with/Accustomed to handling small invertebrates (mites, springtails)
- Good command of German (written and spoken)
- Class B driving license valid for Germany
 
 

### **We offer**

- access to an international network of scientists, policymakers and research organizations
- an attractive job within the inspired and**** dynamic working environment of an**** internationally recognized research institution
- Flexible working hours – mobile working options – assistance with child care and care for family members („audit berufundfamilie“) – employee ID card with free admission to the Senckenberg museums – annual special payment – collectively agreed vacation entitlement – company pension plan
 
 
Senckenberg is committed to diversity. We benefit from the different expertise, perspectives and personalities of our staff and welcome every application from qualified candidates, irrespective of age, gender, ethnic or cultural origin, religion and ideology, sexual orientation and identity or disability. Women are particularly encouraged to apply as they are underrepresented in the field of this position; in the case of equal qualifications and suitability, they will be given preference. Applicants with a severe disability will be given special consideration in case of equal suitability. Senckenberg actively supports the compatibility of work and family and places great emphasis on an equal and inclusive work culture.
 
 

## **How to apply?**

 Please submit your application as a single PDF document, including:

- Cover letter (1 page) detailing your experience, skills, motivation and fit for this role
- CV
- Copies of your academic certificates
- List of publications

**Reference #08-25012 should be mentioned in your application.**

**Application deadline: July 1st, 2025**

**Please send your application to: [[email protected]](https://mailto:[email protected])

**Or apply online: [https://www.senckenberg.de/en/career/apply-online/](https://www.senckenberg.de/en/career/apply-online/)

 
Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung     

Senckenberganlage 25

60325 Frankfurt am Main

E-Mail: [[email protected]](https://mailto:[email protected])
 
**For specific questions about this role, please contact Dr. Clement Schneider at [[email protected]](https://mailto:[email protected]).**
 
For data protection information on the processing of personal data as part of the application and selection process, please refer to the privacy policy on our homepage at [https://www.senckenberg.de/en/imprint/](https://www.senckenberg.de/en/imprint/).
 
For further information about the Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung please visit [www.senckenberg.de](http://www.senckenberg.de).

Mit dem Deutschen Zentrum für Astrophysik (DZA) entsteht ein neues Forschungszentrum in der Lausitz. Die Entscheidung für den Aufbau des Zentrums fiel am 29.09.2022 im Rahmen des Wettbewerbs „Wissen schafft Perspektiven für die Region“, der im Zuge des Strukturstärkungsgesetzes Kohleregionen StStG zur Stärkung der vom Kohleausstieg betroffenen Regionen vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), vom Freistaat Sachsen und vom Land Sachsen-Anhalt ausgerufen wurde, um den Wissenschafts- und Innovationsstandort Deutschland zu stärken und zur Entwicklung der sächsischen Lausitz und des mitteldeutschen Reviers zu attraktiven Zukunftsregionen beizutragen. Als weltweit sichtbares Zeichen für Innovation wird das DZA neue Möglichkeiten für strategische Führungsrollen der deutschen Astrophysik schaffen und den Strukturwandel in der Lausitz nachhaltig prägen.

Mit Beginn des Jahres 2023 hat eine dreijährige Aufbauphase mit dem Ziel, das DZA als eigenständige Institution im Jahre 2025 gegründet zu haben, begonnen. Die Aufbauphase wird gemeinsam vom Deutschen Elektronen Synchrotron (DESY) und der Technische Universität Dresden (TUD) organisiert. Es besteht die einmalige Möglichkeit, aktiv beim Aufbau eines großen Forschungszentrums mitzuwirken und die zukünftigen Strukturen mitzugestalten.

Die TUD und das DZA begreifen Diversität als kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend begrüßen wir alle Bewerberinnen und Bewerber, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten.

Zum Aufbau des **DZA** ist zum **nächstmöglichen** Zeitpunkt am Arbeitsort Görlitz eine Stelle als

**wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter Astrophysik, Datenwissenschaften & Pädagogik** (w/m/d)
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)

zunächst bis 31.12.2025 (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG) mit Option auf Verlängerung/Verdauerung am DZA nach dessen Gründung zu besetzen. Die Vereinbarkeit von Familie und Beruf hat einen hohen Stellenwert. Die Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte geeignet. Bitte vermerken Sie diesen Wunsch in Ihrer Bewerbung.

**Aufgaben:** wiss. Forschungs- und Entwicklungsarbeiten, wie:

Theorieentwicklung und Anwendung wissenschaftlicher Methoden:

- Entwicklung neuer theoretischer Ansätze, um wissenschaftliche Methoden und Kenntnisse auf bisher unbeantwortete Sachverhalte in der Wissenschaftskommunikation anzuwenden
- Fokussierung auf aktuelle bildungswissenschaftliche Fragestellungen auf dem Gebiet der Multimessenger-Astronomie

Interdisziplinäre Zusammenarbeit:

- enge Zusammenarbeit mit den wiss. Bereichen des DZA, insbesondere an der Schnittstelle zwischen Datenwissenschaften und Astrophysik

Entwicklung didaktischer Konzepte und Programme:

- wissenschaftlich fundierte Erstellung eines pädagogischen Konzepts speziell auf die Bedürfnisse von Kindern und Jugendlichen im Kontext von Sternwarten zugeschnitten, das thematisch an die astrophysikalischen Schwerpunkte des DZA angepasst ist
- Gestaltung eines Beobachtungsprogramms für Sternwarten sowie Konzeptentwicklung zur grenzüberschreitenden Amateurbeobachtung von Multimessenger-Quellen in Zusammenarbeit mit polnischen Observatorien

**Voraussetzungen:**

- wiss. Hochschulabschluss (Master/Diplom) in Informatik, Kommunikationswissenschaften, Medienwissenschaften, Astrophysik, Physik, Datenwissenschaften, Bildungswissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang
- Erfahrung in der Wissenschaftskommunikation und/oder Bildungsarbeit mit speziellem Fokus auf Astronomie
- Kenntnisse und Erfahrung in der interdisziplinären Zusammenarbeit, idealerweise an der Schnittstelle von Datenwissenschaften und Astrophysik
- Erfahrungen in der Entwicklung pädagogischer Konzepte für verschiedene Altersgruppen, insbesondere für Kinder und Jugendliche
- sichere Deutsch- und Englischkenntnisse, von Vorteil sind auch Polnisch- oder Sorbischkenntnisse oder Kenntnisse anderer slawischer Sprachen
- hohe Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit und Eigeninitiative

**Wir bieten:**

- die Chance, am Aufbau des größten Forschungszentrums für Astrophysik in Deutschland mitzuwirken
- die Möglichkeit, den Strukturwandel in der Oberlausitz aktiv mitzugestalten
- die Möglichkeit, die personellen Voraussetzungen zu schaffen, um so die Entdeckung bahnbrechender Forschungsergebnisse zu unterstützen und einen Beitrag zur Realisierung der Forschungsvorhaben zu leisten
- ein dynamisches, engagiertes, internationales und interdisziplinäres Umfeld mit renommierten Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Industrie
- Vergütung nach TV-L, sowie Konditionen und Sozialleistungen des öffentlichen Dienstes
- Vereinbarkeit von Familie und Beruf
- die Möglichkeit eines unbefristeten Arbeitsverhältnisses nach der Aufbauphase

Die TUD und das DZA streben eine Erhöhung des Anteils von Frauen an und bitten diese deshalb ausdrücklich um deren Bewerbung. Die Universität ist eine zertifizierte familiengerechte Hochschule und verfügt über einen Dual Career Service. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind besonders willkommen. Bei gleicher Eignung werden diese oder ihnen Kraft SGB IX von Gesetzes wegen Gleichgestellte bevorzugt eingestellt.

Ihre aussagekräftige Bewerbung senden Sie bitte mit den üblichen Unterlagen unter Angabe der **Stellenkennung „w24-378“** bis zum **07.01.2025** (es gilt der Poststempel bzw. der Zeitstempel auf dem E-Mail-Server der TUD) bevorzugt über das SecureMail Portal der TUD [https://securemail.tu-dresden.de](https://securemail.tu-dresden.de/) als ein PDF–Dokument an **[[email protected]](https://mailto:[email protected])** bzw. an**: Deutsches Zentrum für Astrophysik (DZA), Herrn Alexander Welk, Postplatz 1, 02826 Görlitz.** Ihre Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt, bitte reichen Sie nur Kopien ein. Vorstellungskosten werden nicht übernommen.

**Hinweis zum Datenschutz:** Welche Rechte Sie haben und zu welchem Zweck Ihre Daten verarbeitet werden sowie weitere Informationen zum Datenschutz haben wir auf der Webseite [https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis](https://tu-dresden.de/karriere/datenschutzhinweis) für Sie zur Verfügung gestellt.