Data Scientist / Postdoc im Kompetenzzentrum KIForst(w/m/d)

An der Georg-August-Universität Göttingen Stiftung Öffentlichen Rechts – Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie ist ab dem 01.01.2027 eine Stelle alsData Scientist / Postdoc im Kompetenzzentrum KIForst(w/m/d)- Entgeltgruppe 13 TV-L - in Vollzeit (teilzeitgeeignet) zu besetzen. Die Stelle ist befristet bis 31.12.2029.Gestalten Sie mit uns KI für die Forstwissenschaften Mit KIForst bauen wir eine fakultätsweite Infrastruktur auf, die Künstliche Intelligenz und ihre Anwendung in den Forstwissenschaften bündelt. Dafür suchen wir eine methodisch versierte, kommunikationsfreudige Persönlichkeit mit Interesse am breiten Spektrum forstwissenschaftlicher Fragestellungen, die neue Lösungen nicht nur konzipiert, sondern gemeinsam mit Forschenden in die Anwendung bringt.

Ihre Rolle bei KIForst Sie arbeiten an der Schnittstelle von Machine Learning, Deep Learning, Data Science und forstwissenschaftlicher Anwendung. Gemeinsam mit der Leitung entwickeln Sie KIForst als Methodik-, Beratungs- und Qualifizierungsangebot der Fakultät weiter. Sie konzipieren Lösungen, implementieren zentrale methodische und technische Komponenten selbst – mit besonderem Blick auf Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit der Modelle – und befähigen zugleich andere Forschende, KI-Methoden fundiert einzusetzen.

Ihre

Aufgaben

Sie übersetzen fachwissenschaftliche Fragen in Data-Science- und KI-Ansätze und begleiten ausgewählte Vorhaben von der Problemdefinition bis zur validierten Umsetzung. Sie entwickeln Lösungen mit Machine Learning, Deep Learning und Computer Vision und setzen zentrale Komponenten eigenständig in Python um. Sie entwickeln erklärbare KI-Ansätze, die forstlichen Fachexpert*innen Vertrauen in Modellentscheidungen ermöglichen. Sie unterstützen Arbeitsgruppen bei Methodenwahl, Studiendesign, Datenaufbereitung, Modellierung und Recheninfrastruktur und bauen schrittweise eine KI-Sprechstunde mit auf. Sie konzipieren und realisieren Lehrbeiträge, Workshops, Fortbildungen und wiederverwendbare Lernmaterialien für unterschiedliche Zielgruppen. Sie wirken an Drittmittelanträgen sowie an Publikationen mit.

Ein Teil der Arbeitszeit ist für die wissenschaftliche Qualifizierung vorgesehen und kann insbesondere für die Entwicklung eines eigenen wissenschaftlichen Profils, eigene Publikationen und die Vorbereitung von eigenen Drittmittelanträgen genutzt werden, die idealerweise an die Pilotprojekte und Querschnittsaufgaben von KIForst anknüpfen. Dabei unterstützen die Mitglieder des Lenkungsausschusses von KIForst als fachliche Mentor*innen.

Das bringen Sie mit

• Erforderlich

ein erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Äquivalent) und eine erfolgreich abgeschlossene Promotion in Informatik, Data Science, Computational Science oder einem vergleichbaren quantitativen Fach; Bewerbungen kurz vor Abschluss der Promotion sind möglich, wenn der zeitnahe Abschluss belastbar nachgewiesen wird nachgewiesene wissenschaftliche Kompetenz in Machine Learning und Deep Learning Kenntnisse in der Erklärbarkeit von ML-Modellen (XAI), Unsicherheitsanalyse und Modellvalidierung fundierte Python-Kenntnisse, Erfahrungen mit Deep Learning (z.B. PyTorch) und Tools zur Verarbeitung komplexer/räumlicher Daten erste Erfahrungen in Lehre, Workshopmoderation, Betreuung oder wissenschaftlicher Beratung sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; vorhandene Deutschkenntnisse oder die Bereitschaft, sich diese zeitnah anzueignen Fähigkeit, komplexe Methoden verständlich zu vermitteln, sich in fachfremde (forstwissenschaftliche) Fragestellungen einzuarbeiten und mit unterschiedlichen Arbeitsgruppen zusammenzuarbeiten

Wünschenswert

Kenntnisse im HPC- oder Cloud-Computing praktische Erfahrung mit Computer Vision Erfahrung mit Datenbanken, Forschungsdatenmanagement, GIS oder Geodatenverarbeitung

Das bieten wir Ihnen

eine gestaltende Rolle beim Aufbau eines neuen fakultären Kompetenzzentrums abwechslungsreiche wissenschaftliche Arbeit an unterschiedlichen forstwissenschaftlichen Fragestellungen Freiraum für eigene methodische Akzente, Publikationen und Drittmittelinitiativen, sofern diese aus den

Aufgaben

und Pilotprojekten von KIForst hervorgehen Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Arbeitsgruppen der Fakultät sowie Partnern aus Data Science Zugang zu leistungsfähiger wissenschaftlicher Recheninfrastruktur und einem interdisziplinären Forschungsumfeld am Göttingen Campus flexible Arbeitsgestaltung und ergänzende Möglichkeiten zum mobilen Arbeiten im Rahmen der geltenden Regelungen; für Beratung, Vernetzung und Lehre wird regelmäßige Präsenz in Göttingen erwartet

Die Universität Göttingen strebt in den Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Sie versteht sich zudem als familienfreundliche Hochschule und fördert die Vereinbarkeit von Wissenschaft/Beruf und Familie. Der beruflichen Teilhabe von schwerbehinderten Beschäftigten sieht sich die Universität in besondere Weise verpflichtet und begrüßt deshalb Bewerbungen schwerbehinderter Menschen. Bei gleicher Qualifikation erhalten Bewerbungen von Menschen mit Schwerbehinderung den Vorzug. Eine Behinderung bzw. Gleichstellung ist zur Wahrung der Interessen bereits in die Bewerbung aufzunehmen.Bitte reichen Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung mit allen wichtigen Unterlagen bis zum 12.10.2026 ausschließlich über das Bewerbungsportal