Post-Doc Wissenschaftler (m/w/d) zur Modellierung der Dynamik von Pflanzenschädlingen

Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.

Beschreibung: 
Die Mission des Leibniz-Zentrums für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V. als national und international agierendes Forschungszentrum ist es, Wirkungszusammenhänge in Agrarlandschaften wissenschaftlich zuerklären und mit exzellenter Forschung der Gesellschaft die Wissensgrundlage für eine nachhaltige Nutzung von Agrarlandschaften bereitzustellen. Das ZALF ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft und unterhält neben dem Hauptstandort in Müncheberg (ca. 35 Minuten mit der Regionalbahn von Berlin-Lichtenberg) eine Forschungsstation mit weiteren Standorten in Dedelow sowie Paulinenaue.

Das Forschungsprojekt DAKIS (Digital Agricultural Knowledge and Information System) wird im Rahmen des BMBF-Programms "Agrarsysteme der Zukunft" gefördert, in dem Grundlagenforschung gefördert wird, um die ideale Form der Landwirtschaft für die zukünftigen Bedingungen in Deutschland zu finden und die jüngsten Entwicklungen in der Landtechnik, der Digitalisierung und dem gesellschaftlichen Wandel zu antizipieren. Unsere Vision ist es, dass die Agrarsysteme der Zukunft durch automatisierte Kleinproduktionssysteme räumlich differenziert und funktional diversifiziert und durch neue, innovative Informations- und Managementsysteme auf den Bedarf der Gesellschaft an marktfähigen und nicht marktfähigen Gütern zugeschnitten werden können.

Wir suchen eine zeitlich befristete Vollzeitstelle (100% der regulären Wochenarbeitszeit) für 42 Monate vorbehaltlich einer Finanzierung am Standort in Müncheberg eine/n

Post-Doc-Wissenschaftler (m/w/d) zur Modellierung der Dynamik von Pflanzenschädlingen.

Im Rahmen des Arbeitspakets "Optimierung des Pflanzen-und Betriebsmanagements" wird die Rolle von kulturschädigenden Insekten und ihren spezifischen Antagonisten bei Ertragsverlusten im Landschaftsmaßstab untersucht und der Schaden an Pflanzen aus der Habitatstruktur und den -eigenschaften vorhergesagt. Diese Aufgabe umfasst das Monitoring von Modellarten in Feldern und angrenzenden Lebensräumen (z.B. Wald, Kleinwasserkörper) und die Modellierung deren Lebenszyklus, Bewegung und Wirkungen auf Nutzpflanzen durch die Kombination aktueller Ansätze der prozessbasierten Modellierung von Agrarökosystemen, der Bewegungsökologie und der epidemiologischen Modellierung. Ziel dieser Aufgabe ist es, das Verständnis dafür zu verbessern, wie Agrarlandschaften bewirtschaftet werden können, um insektenbasierte Ökosystemleistungen zu erhöhen.

Wir bieten ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld, das eigenverantwortliches Handeln und selbstständiges Arbeiten fördert, Eingruppierung gemäß Tarifvertrag der Länder (TV-L) 13 (inklusive Jahressonderzahlung), ein kollegiales und aufgeschlossenes Arbeitsklima in einer dynamischen Forschungseinrichtung.

Frauen sind ausdrücklich zur Bewerbung aufgefordert. Bewerbungen von Schwerbehinderten werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Ihre Bewerbungen richten Sie bitte mit den üblichen Unterlagen, insbesondere Lebenslauf, Qualifikationsnachweisen und Zeugnissen, bevorzugt per E-Mail (ein PDF-Dokument, max. 5 MB)

unter Angabe der Kennziffer 92-2019
bis zum 31.10.2019 an:

Bewerbungen@zalf.de.
Anforderungen: 
  • Promotion in Biologie, Agrarökologie oder Geoökologie
  • Nachgewiesene Kenntnisse der Simulationsmodellierung in der Bewegungsökologie oder der epidemiologischen Modellierung
  • Kenntnis der Arten
  • Erfahrung in der Programmierung und in der interdisziplinären Zusammenarbeit
  • Starkes Interesse am wissenschaftlichen Schreiben
  • ausgezeichnete Englischkenntnisse
Bewerbungsschluss: 
31.10.2019
Anbieter: 
Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.
Forschungsplattform „Modelle & Simulation“
Eberswalder Straße 84
15374 Müncheberg
Deutschland
WWW: 
http://www.zalf.de
Ansprechpartner/in: 
Dr. Claas Nendel
Telefon: 
+49 (0)33432 / 82.355
Fax: 
+49 (0)33432 / 82.334
E-Mail: 
nendel@zalf.de
Online-Bewerbung: 
http://www.zalf.de/...ts/Job%20advertisement_92-2019_PostDoc%20Scientist.pdf
Sonstiges: 
Kennziffer 92-2019
(Ursprünglich) veröffentlicht am: 
07.10.2019


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