Stellen für Wissenschaftler*innen

Die Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung mit Hauptsitz in Frankfurt am Main sucht am Deutschen Zentrum für Marine Biodiversitätsforschung (DZMB), Abteilung von Senckenberg am Meer mit Standorten Wilhelmhaven und Hamburg zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n

 

Techniker*in im Bereich Mechatronik/Elektrotechnik (m/w/d)

(Vollzeit / vollzeitnahe Teilzeit)

 

Ort:                                               Wilhelmshaven (überwiegend)/Hamburg (gelegentlich)

Beschäftigungsumfang:       Vollzeit / vollzeitnahe Teilzeit (mind. 75 %)

Vertragsart:                               befristet für eine Dauer von 2 Jahren

Vergütung:                                 Tarifvertrag des Landes Hessen, TV-H E8 bis E10

                                                       (je nach Qualifizierung)

 

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. Senckenberg am Meer in der Hafenstadt Wilhelmshaven ist das nördlichste Institut der Gesellschaft. Es kooperiert mit wichtigen Forschungseinrichtungen der deutschen Meeresforschung sowie Hochschulen und Universitäten. Direkt an der Nordsee gelegen, bietet der Standort Wilhelmshaven außerdem Naherholung in der unberührten Natur.

Senckenberg etabliert mit ALONGate (A Longterm Observatory of the North Atlantic Gateway to the Arctic Ocean) ein neues Projekt zur Erforschung benthischer Habitate in der Tiefsee. Zur Unterstützung dieses innovativen Projekts suchen wir eine/n motivierte /n Mechatroniker*in für eine 2-jährige Beschäftigung.

Ihre Aufgaben

• Unterstützung beim Bau und der Weiterentwicklung von Benthischen Lander Observations-Systemen (BLOS)
• Teilnahme an mehrwöchigen schiffsbasierten Einsätzen zur Ausbringung und Bergung der BLOS (2 Reisen für jeweils ca. 4 Wochen während der Vertragslaufzeit)
• Verwaltung und Kuratierung der gesammelten Daten gemäß den FAIR-Prinzipien (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability)
• Technische Betreuung der BLOS und Sicherstellung eines aktuellen, standardisierten Datenmanagements

 Ihr Profil

• Abgeschlossenes Fachhochschulstudium oder abgeschlossene Ausbildung mit Berufserfahrung in den Bereichen Mechatronik mit Schwerpunkt in der Elektrotechnik, Meerestechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Bereitschaft zu mehrwöchigen Einsätzen auf ozeanischen Forschungsschiffen und interdisziplinärer Zusammenarbeit (zwei mehrwöchige Reisen während der Vertragslaufzeit)
• Interesse an der technischen Innovation und nachhaltigen Erforschung der Tiefsee der Subarktis zwischen Island, Grönland und Norwegen (Spitzbergen)
• Sicheres Englisch in Wort und Schrift
• Kenntnisse im Bereich Datenmanagement und digitale Datenbanken

Wünschenswert

• Erfahrung im technischen Betrieb und in der Wartung mariner Sensorik und Tiefseegeräte
• Führerschein Klasse B
• Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Fähigkeit zur Kommunikation auf Französisch
• Gelegentliche Reisebereitschaft (Dienstreisen z.B. nach Frankreich, Norwegen, Island im Rahmen von ca. 2 – 5 Tagen, maximal 4 während der Vertragslaufzeit)

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 – mobiles Arbeiten – Unterstützung bei der Kinderbetreuung oder bei der Pflege von Familienangehörigen (zertifiziert durch das „audit berufundfamilie“) – einen Dienstausweis in Verbindung mit kostenfreiem Eintritt in Senckenberg-Museen – eine tarifliche Jahressonderzahlung – tariflichen Urlaubsanspruch – betriebliche Altersvorsorge (ZVK)

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. 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, detaillierter Lebenslauf, Ausbildungs- und Arbeitszeugnisse) in elektronischer Form (als eine zusammenhängende PDF-Datei) bitte stets unter Angabe der Referenznummer #02-25001 bis zum 25.07.2025 an recruiting@senckenberg.de oder bewerben Sie sich direkt auf unserer Homepage über das Online-Bewerbungsformular.

Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung

Senckenberganlage 25

60325 Frankfurt a.M.

E-Mail: recruiting@senckenberg.de

 

Für fachliche Rückfragen zur Stelle steht Ihnen Frau Prof. Dr. Saskia Brix unter saskia.brix-elsig@senckenberg.de  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/

Weitere Informationen über die Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung finden Sie unter www.senckenberg.de.

 

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 recruiting@senckenberg.de oder bewerben Sie sich direkt auf unserer Homepage über das Online Bewerbungsformular  www.senckenberg.de/de/karriere/bewerbung/.

Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung

Senckenberganlage 25

60325 Frankfurt a.M.

E-Mail: recruiting@senckenberg.de

 

 

Für fachliche Rückfragen zu dieser Stelle steht Ihnen Herr Dr. Clément Schneider unter Clement.Schneider@senckenberg.de 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/

Weitere Informationen über die Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung finden Sie unter www.senckenberg.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 1^st, 2025

Please send your application to: recruiting@senckenberg.de

Or apply online: https://www.senckenberg.de/en/career/apply-online/

 

Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung     

Senckenberganlage 25

60325 Frankfurt am Main

E-Mail: recruiting@senckenberg.de

 

For specific questions about this role, please contact Dr. Clement Schneider at clement.schneider@senckenberg.de.

 

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/.

 

For further information about the Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung please visit www.senckenberg.de.

The Senckenberg Society for Nature Research (Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung, SGN) was founded in 1817 and is one of the most important research institutions around biological diversity. At its twelve sites throughout Germany, scientists from over 40 nations conduct cutting-edge research on an international scale. At the site in Tübingen, Baden-Württemberg, the Senckenberg Centre for Human Evolution and Palaeoenvironmant (SHEP) is located in a lively university town with historical flair and numerous local recreational opportunities.

The Senckenberg Centre for Human Evolution and Palaeoenvironment (SHEP) at the University of Tübingen is seeking a motivated PhD candidate for the Paleontology working group:

 

PhD Candidate / Research Assistant (f/m/d) for Turtle Neuroanatomy & Evolutionary Morphology

(part time, 65%, 26 weekly working hours)

 

We are seeking a highly qualified and motivated Research Assistant (f/m/d) to contribute to a research project focused on the neuroanatomy and eco-morphological evolution of turtles, integrating fossil and extant data.

 

Your tasks

• Conduct scientific research on the neuroanatomy of turtles, including both fossil and extant taxa
• Perform collection visits to study and document fossil turtle specimens
• Process and analyze digital CT datasets of cranial and neurological structures
• Carry out geometric morphometric analyses to study shape variation
• Conduct eco-morphological and phylogenetic comparative analyses using R or Python
• Present research findings at scientific meetings and symposia
• Prepare and contribute to the publication of results in peer-reviewed journals

 

Your profile

• Completed university degree (Master’s) in biology, geosciences or related areas
• Experience in morphology, neuroanatomy, and paleontology of turtles is desired
• Expertise in the analysis of digital CT scan data is desired
• Familiarity with analytical tools such as R or Python for statistical and phylogenetic comparative analyses
• Experience with scientific writing and publishing in peer-reviewed journals is desired
• Ability to work reliably and collaboratively in a scientific research setting
• Strong command of spoken and written English; German language skills are a plus.

 

We offer

• Involvement in a cutting-edge research project within a highly interdisciplinary and international team and a supportive research environment
• Access to state-of-the-art imaging and analytical facilities
• Opportunities for scientific networking and professional development
• flexible working conditions – possibility of mobile working – support with childcare or caring for family members (certified by the „audit berufundfamilie“) – Senckenberg badge in combination with free admission to numerous municipal museums – a collectively agreed annual special payment – collectively agreed vacation entitlement – company pension plan

 

Place of employment:          Tübingen (Baden-Württemberg)

Working hours:                      part-time (approx. 26 hours/week)

Type of contract:                    3 years, ideally starting 1^st October 2025

Payment:                                   according to the public collective agreement TV-L E13

 

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. 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.

 

You would like to be part of our team?

Please submit your complete a meaningful application as a single PDF file

including

• a letter of motivation,
• a CV,
• Scans of academic transcripts, and contact details of two potential academic referees

Applications should be submitted electronically no later than the 22^nd of June 2025 and be addressed to recruiting@senckenberg.de quoting the reference number 10-25005.

 

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/.

Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung

Senckenberganlage 25

60325 Frankfurt a.M.

E-Mail: recruiting@senckenberg.de

 

For scientific inquiries regarding the position please contact Dr Gabriel Ferreira.

E-Mail: gabriel.ferreira@senckenberg.de

 

Join our team in Tübingen and contribute to groundbreaking research at the intersection of paleontology, neuroanatomy, and evolutionary biology!

For more information about the Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung please go to www.senckenberg.de.