Fakten
- Anzahl Angestellte
- rund 7000
- Kategorie
- Wissenschaftliche Mitarbeiter*in
- Standort
- Deutschland, Berlin, Berlin, Charlottenburg
- Aufgabengebiet
- Wissenschaft & Forschung, Forschung
- Beginn frühestens
- 01.04.2026
- Dauer
- befristet bis 31.12.2029
- Umfang
- 100 % Arbeitszeit; Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
- Vergütung
- Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen
- Homepage
- https://www.tu.berlin/ai-climate-land-use
Anforderungen
- Abschluss
- Master, Diplom oder Äquivalent
- Studiengang
- Biotechnologie, Geowissenschaften, Informatik, Mathematik, Physik, Meteorologie, Geoinformatik
Kontakt
- Kennziffer
- VI-24/26
- Kontakt-Person
- Prof. Dr. Annette Rudolph
Bewerben
- Bewerbungsfrist
- 13.02.2026
- Kennziffer
- VI-24/26
- per E-Mail
- annette.rudolph@tu-berlin.de
Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w)
Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Ihre Aufgaben
An dem Fachgebiet "KI und Landnutzungswandel" an der Technischen Universität Berlin ist im Rahmen des Sonderforschungsbereich "MY-CO BUILD: Biotechnologische Herstellung, Charakterisierung und Nachhaltigkeitsbewertung pilzbasierter Baumaterialien" eine Stelle als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in im Teilprojekt "AI-based resource availability assessment model for the growth of raw materials for fungal composites" zu besetzen. Ziel des Teilprojekts ist die Entwicklung eines KI-basierten Modells zur Bewertung der Ressourcenverfügbarkeit für das Wachstum von Rohstoffen für pilzbasierte Baumaterialien auf Basis von Klima-, Boden- und Landnutzungsdaten.
Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.
Informationen zu dem SFB unter: https://www.tu.berlin/mikrobiologie/forschung/sfb-my-co-build
Ihr Profil
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Geowissenschaften, Meteorologie, Geoinformatik, Physik, Informatik, Mathematik, Biotechnologie
- Sehr gute Programmierkenntnisse (Python)
- Erfahrung in der Auswertung von geowissenschaftlichen Datensätze
- Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben
- Erfahrung im Bereich Machine Learning/Deep Learning/big data analysis von Vorteil
- Erfahrung in der Modellierung von Extremereignissen von Vorteil
- Engagement, Teamfähigkeit und die Fähigkeit zu selbstständiger und eigenverantwortlicher Arbeit erwünscht
Wir bieten
Wir bieten Ihnen Unterstützung und Förderung bei Fort- und Weiterbildungsmaßnahmen, die Mitarbeit in einem dynamischen, motivierten und jungen Team, spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten in einem hochaktuellen Forschungsumfeld sowie Offenheit für flexible Arbeitszeitmodelle im Rahmen der Vorgaben der TU Berlin zum mobilen Arbeiten.
Hinweise zur Bewerbung
Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen ausschließlich per E-Mail (zusammengefasst in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) an Prof. Dr. Annette Rudolph über (annette.rudolph@tu-berlin.de).
Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.