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<h2>Weitere Informationen</h2><p>The successful candidate will be employed under a regular employment contract.<br>The position is to be filled at the earliest possible date and offered for a fixed term initially for 3 years.<br>An extension is possible.<br>The fixed-term employment is possible as it constitutes one of the fixed-term options of the Wissenschaftszeitvertragsgesetz (German Act on Fixed-term Scientific Contracts).<br>This is a part-time contract position.<br>The standard weekly hours will be 31,52 hours.<br>It is an 80% position.<br>The successful candidate has the opportunity to pursue a doctoral degree in this position.<br>The salary is based on the German public service salary scale (TV-L).<br>The position corresponds to a pay grade of EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>The Institute of Highway Engineering (ISAC) at RWTH Aachen University is seeking a motivated PhD student to join our research team. This innovative research aims to significantly improve pedestrian safety at urban intersections by developing AI-based models to predict distracted pedestrian behaviour using trajectory data, visual cues, and real-time simulations.<br><br>The project addresses the critical issue of pedestrian safety by creating predictive AI tools that can proactively identify and respond to distracted pedestrian behaviour at road crossings. The research leverages advanced simulation environments, machine learning, and thermal imaging technologies to detect behavioural anomalies indicative of distraction. Ultimately, the developed solutions will be validated through controlled simulations and real-world field tests, contributing to safer urban mobility.</p><h2>Ihr Profil</h2><p>• &nbsp;&nbsp; University degree (Master’s degree or equivalent) in Computer Science, Data Science, or closely related fields (candidates with strong computational and analytical backgrounds from related disciplines will also be considered).<br>• &nbsp; &nbsp;Solid programming skills and willingness to quickly acquire new competencies in machine learning, simulation, and trajectory analysis.<br>• &nbsp; &nbsp;Interest in applying advanced data analytics and predictive modelling techniques to real-world traffic safety and pedestrian behavioural challenges.<br>• &nbsp; &nbsp;Excellent command of English; knowledge of German would be beneficial but is not essential.<br>• &nbsp; &nbsp;Strong motivation to work in interdisciplinary research teams and contribute effectively to project outcomes.</p><h2>Ihre Aufgaben</h2><p>• &nbsp; &nbsp;Design and conduct pedestrian simulations and field experiments to systematically generate trajectory data representing distracted behaviours such as irregular walking patterns and hesitations.<br>• &nbsp; &nbsp;Develop robust machine-learning models capable of accurately predicting pedestrian distraction based on trajectory data and visual indicators from thermal imaging.<br>• &nbsp; &nbsp;Integrate these predictive models into real-time safety infrastructure systems (e.g., laser projections and dynamic signage).<br>• &nbsp; &nbsp;Validate developed AI models through simulator-based experiments and controlled real-world field tests.<br>• &nbsp; &nbsp;Publish high-quality research in peer-reviewed scientific journals, present findings at national and international conferences, and complete a PhD thesis on AI-driven pedestrian behaviour prediction.</p><h2>Teilzeit-Informationen</h2><p>It is an 80% position.</p><h2>Über uns</h2><p>RWTH is a certified family-friendly University. We support our employees in maintaining a good work-life balance with a wide range of health, advising, and prevention services, for example university sports. Employees who are covered by collective bargaining agreements and civil servants have access to an extensive range of further training courses and the opportunity to purchase a job ticket. <br>RWTH is an equal opportunities employer. We therefore welcome and encourage applications from all suitably qualified candidates, particularly from groups that are underrepresented at the University. All qualified applicants will receive consideration for employment and will not be discriminated against on the basis of national or ethnic origin, sex, sexual orientation, gender identity, religion, disability or age. RWTH is strongly committed to encouraging women in their careers. Female applicants are given preference if they are equally suitable, competent, and professionally qualified, unless a fellow candidate is favored for a specific reason.<br>As RWTH is committed to equality of opportunity, we ask you not to include a photo in your application.<br>You can find information on the personal data we collect from applicants in accordance with Articles 13 and 14 of the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) at <a href="http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Land Nordrhein-Westfalen

Research Assistant/Associate – Doctoral Candidate (f/m/d) in the field of AI-based predictive models for pedestrian behaviour

<h2>Weitere Informationen</h2><p>The successful candidate will be employed under a regular employment contract.<br>The position is to be filled at the earliest possible date and offered for a fixed term and the position ist offered for a fixed term of three years..<br>The fixed-term employment is possible as it constitutes one of the fixed-term options of the Wissenschaftszeitvertragsgesetz (German Act on Fixed-term Scientific Contracts).<br>This is a part-time position (75 % of the standard weekly hours for full-time employees).<br>The successful candidate has the opportunity to pursue a doctoral degree in this position.<br>The salary is based on the German public service salary scale (TV-L).<br>The position corresponds to a pay grade of EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>RWTH Aachen University is one of the leading technical universities in Europe and offers an excellent research environment. At the teaching and research unit Geophysical Imaging and Monitoring under the leadership of Prof. Florian M. Wagner, we are looking for a dedicated PhD student to join our team as soon as possible.</p>
<p>We are concerned with the development and application of multi-physical methods for subsurface imaging and process monitoring. This includes the integration of various geophysical and non-geophysical measurement methods, rock physics relationships and numerical process simulations. The methodological developments are used in many environmentally relevant issues.</p>
<p>In teaching, we participate in the B.Sc./M.Sc. programs "Applied Geosciences" and "Georesource Management" of the Department of Geosciences and Geography (<a href="http://www.fgeo.rwth-aachen.de" target="_blank">www.fgeo.rwth-aachen.de</a>) and in the international Joint M.Sc. program "Applied Geophysics", which is offered together with TU Delft and ETH Zurich (<a href="https://www.idealeague.org/geophysics" target="_blank">www.idealeague.org/geophysics</a>).</p>
<p>Further information on our research and teaching activities can be found on our website: <a href="https://www.gim.rwth-aachen.de" target="_blank">www.gim.rwth-aachen.de</a>.</p><h2>Ihr Profil</h2><ul>
<li>University degree (Master's or comparable) in geophysics, physics, geosciences or a related field</li>
<li>Sound knowledge of applied geophysical measurement methods</li>
<li>Good programming skills (e.g. in Python), initial experience with version control and willingness to participate in geophysical open source software development (<a href="http://www.pygimli.org" target="_blank">www.pygimli.org</a>)</li>
<li>Very good written and spoken English; knowledge of German is an advantage</li>
<li>High motivation, ability to work independently and in a team</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><ul>
<li>Collaboration in the research project "CAESAR", which deals with the development of a collaborative scientific research software infrastructure to make the process of software support more efficient. Further information on the project can be found <a href="https://gim.rwth-aachen.de/research/projects/caesar/" target="_blank">here</a>.</li>
<li>Research in the field of applied geophysics for the development and application of models and methods for the joint inversion and interpretation of different geophysical measurement methods using Python. This may also include the independent planning and execution of geophysical field measurements.</li>
<li>Cooperation with national and international project partners</li>
<li>Support in teaching, especially in the supervision of exercises and practical courses, as well as in the preparation and implementation of lectures</li>
<li>Preparation, writing and communication of research results in the context of project meetings, project reports, scientific publications and national and international conferences (e.g. DGG and EGU)</li>
</ul><h2>Über uns</h2><p>RWTH is a certified family-friendly University. We support our employees in maintaining a good work-life balance with a wide range of health, advising, and prevention services, for example university sports. Employees who are covered by collective bargaining agreements and civil servants have access to an extensive range of further training courses and the opportunity to purchase a job ticket. <br>RWTH is an equal opportunities employer. We therefore welcome and encourage applications from all suitably qualified candidates, particularly from groups that are underrepresented at the University. All qualified applicants will receive consideration for employment and will not be discriminated against on the basis of national or ethnic origin, sex, sexual orientation, gender identity, religion, disability or age. RWTH is strongly committed to encouraging women in their careers. Female applicants are given preference if they are equally suitable, competent, and professionally qualified, unless a fellow candidate is favored for a specific reason.<br>As RWTH is committed to equality of opportunity, we ask you not to include a photo in your application.<br>You can find information on the personal data we collect from applicants in accordance with Articles 13 and 14 of the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) at <a href="http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Research Assistant/Associate (f/m/d) - Doctoral Candidate in the field of applied geophysics

<h2>Weitere Informationen</h2><p>The successful candidate will be employed under a regular employment contract.<br>The position is to be filled at the earliest possible date and offered for a fixed term initially for one year.<br>There is the possibility of an extension of two more years.<br>The fixed-term employment is possible as it constitutes one of the fixed-term options of the Wissenschaftszeitvertragsgesetz (German Act on Fixed-term Scientific Contracts).<br>This is a full-time position with the possibility of a part-time contract upon request.<br>The salary is based on the German public service salary scale (TV-L).<br>The position corresponds to a pay grade of EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p><strong>Shape the Future of Geosciences at RWTH Aachen University!</strong></p>
<p>At Chair CG3, we are leaders in applied geophysics and computational geoscience simulation, dedicated to addressing critical challenges in subsurface characterization and sustainable resource use. Our mission is to advance science and technology through cutting-edge research and innovative education.</p>
<p><strong>Our Research Focus</strong></p>
<ul>
<li>Applied geophysics and computational geoscience</li>
<li>Characterizing and predicting subsurface states and processes</li>
<li>Applications in geothermal energy, subsurface storage, raw materials, and near-surface geophysics</li>
</ul>
<p><strong>Our Methodologies</strong></p>
<ul>
<li>Geological modeling and geophysical simulations</li>
<li>Machine learning and AI for geosciences</li>
<li>Sensitivity analysis, uncertainty quantification, and inversion methods</li>
<li>Development of open-source scientific software</li>
</ul>
<p><strong>Education and Collaboration</strong></p>
<p>We contribute to the B.Sc./M.Sc. programs "Applied Geosciences" and "Georesource Management" at RWTH Aachen, as well as the prestigious Joint M.Sc. program "Applied Geophysics," offered with TU Delft and ETH Zurich.</p>
<p><strong>Why Join Us?</strong></p>
<p>By joining our team, you will collaborate on impactful research, gain hands-on experience with cutting-edge technology, and engage in world-class educational initiatives.</p><h2>Ihr Profil</h2><p>You have a completed university degree (master's or equivalent) and a PhD in a field related to geothermal simulations, such as geosciences, (geo-)physics, simulation sciences or engineering. You bring strong programming skills and ideally experience in university teaching. You work independently, have excellent teamwork and communication skills, and are confident in expressing yourself in English. Knowledge of German is advantageous but not required. Experience in acquiring and managing third-party funded projects is a strong asset.</p>
<p>Your expertise in geothermal process simulations (TH, THM) complements our research profile, for example through links to geological modeling, geophysical exploration, uncertainty analysis, surrogate modeling, machine learning and artificial intelligence. Your work can be applied to study geothermal systems (shallow, deep geothermal, thermal energy storage, enhanced and advanced geothermal systems, etc.).</p><h2>Ihre Aufgaben</h2><p>In this position, you will:</p>
<ul>
<li><strong>Research</strong>: Develop your own research profile, acquire and lead research projects, and publish your findings in high-impact journals and conferences.</li>
<li><strong>Teaching</strong>: Participate in our Bachelor's and Master's programs by delivering lectures and exercises (4 semester hours per week) and supervising final theses. Courses may be offered in German or English, depending on your preference.</li>
<li><strong>Collaboration and Administration</strong>: Support the Institute's administration and organization while contributing to a collaborative and innovative research environment.</li>
</ul>
<p>Please send the completed questionnaire together with your application documents: <strong><a href="https://rwth-aachen.sciebo.de/s/KhF2nxYuxMpkwyo" target="_blank">https://rwth-aachen.sciebo.de/s/KhF2nxYuxMpkwyo</a></strong></p><h2>Über uns</h2><p>RWTH is a certified family-friendly University. We support our employees in maintaining a good work-life balance with a wide range of health, advising, and prevention services, for example university sports. Employees who are covered by collective bargaining agreements and civil servants have access to an extensive range of further training courses and the opportunity to purchase a job ticket. <br>RWTH is an equal opportunities employer. We therefore welcome and encourage applications from all suitably qualified candidates, particularly from groups that are underrepresented at the University. All qualified applicants will receive consideration for employment and will not be discriminated against on the basis of national or ethnic origin, sex, sexual orientation, gender identity, religion, disability or age. RWTH is strongly committed to encouraging women in their careers. Female applicants are given preference if they are equally suitable, competent, and professionally qualified, unless a fellow candidate is favored for a specific reason.<br>As RWTH is committed to equality of opportunity, we ask you not to include a photo in your application.<br>You can find information on the personal data we collect from applicants in accordance with Articles 13 and 14 of the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) at <a href="http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Research Assistant/Associate (f/m/d) – Postdoc in Geothermal Simulations

<h2>Weitere Informationen</h2><p>The successful candidate will be employed under a regular employment contract.<br>The position is to be filled at the earliest possible date and offered for a fixed term initially for 2 years.<br>An extension is possible on a project-related basis.<br>The fixed-term employment is possible as it constitutes one of the fixed-term options of the Wissenschaftszeitvertragsgesetz (German Act on Fixed-term Scientific Contracts).<br>This is a full-time position.<br>The salary is based on the German public service salary scale (TV-L).<br>The position corresponds to a pay grade of EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>The Institute of Highway Engineering (ISAC) at RWTH Aachen University is seeking a qualified and motivated postdoctoral researcher to support our ongoing research efforts. This position focuses on developing innovative, evidence-based routing solutions to enhance safety for schoolchildren and vulnerable road users by integrating advanced risk modelling, asset management, and decision-support systems.</p>
<p>The project aims to significantly improve pedestrian and cyclist safety by developing a digital twin of traffic safety infrastructure, complemented by advanced safety-focused routing algorithms. Leveraging data-driven infrastructure evaluation, probabilistic risk analysis, and optimisation frameworks, the project will create robust predictive models and practical decision-making tools for municipal mobility planning and policy support.</p><h2>Ihr Profil</h2><ul>
<li>University degree (Master's degree or equivalent) and a completed Doctorate (PhD or Dr.-Ing.) in Civil Engineering, Transportation Engineering, Infrastructure Asset Management, Systems Engineering, or a related discipline with an emphasis on infrastructure evaluation, safety, or risk.</li>
<li>Experience with statistical analysis, probabilistic modelling, or decision-support methodologies applicable to infrastructure evaluation, safety, or risk.</li>
<li>Solid analytical and computational skills, with experience using statistical or analytical software (e.g., Python, R, MATLAB).</li>
<li>Familiarity or interest in working with spatial data analysis, GIS platforms, or similar geospatial analysis tools.</li>
<li>Interest in applying infrastructure management and risk assessment methods to practical challenges in transport safety and mobility.</li>
<li>Motivation and ability to work effectively in interdisciplinary teams, with strong communication skills suitable for diverse stakeholders.</li>
<li>Excellent command of English (oral and written). Proficiency in German would be advantageous but is not mandatory.</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><ul>
<li>Develop and apply advanced statistical and probabilistic methods to evaluate the safety and risk impacts of specific road infrastructure elements (e.g., crossings, cycling paths, signage).</li>
<li>Conduct risk analyses using trajectory-based conflict indicators derived from traffic observation data (e.g., time-to-collision, post-encroachment time).</li>
<li>Integrate principles of asset management, risk analysis, and safety performance evaluations into decision-support frameworks and routing algorithms.</li>
<li>Contribute actively to the development and validation of a digital twin of road safety infrastructure, using geospatial data and spatial analysis techniques.</li>
<li>Collaborate within a multidisciplinary team for data acquisition, integration, validation, and dissemination of research outcomes.</li>
<li>Publish high-quality scientific research and present findings at national and international conferences.</li>
<li>Contribute to teaching and supervise student projects related to infrastructure asset management and safety-risk evaluation.</li>
</ul><h2>Über uns</h2><p>RWTH is a certified family-friendly University. We support our employees in maintaining a good work-life balance with a wide range of health, advising, and prevention services, for example university sports. Employees who are covered by collective bargaining agreements and civil servants have access to an extensive range of further training courses and the opportunity to purchase a job ticket. <br>RWTH is an equal opportunities employer. We therefore welcome and encourage applications from all suitably qualified candidates, particularly from groups that are underrepresented at the University. All qualified applicants will receive consideration for employment and will not be discriminated against on the basis of national or ethnic origin, sex, sexual orientation, gender identity, religion, disability or age. RWTH is strongly committed to encouraging women in their careers. Female applicants are given preference if they are equally suitable, competent, and professionally qualified, unless a fellow candidate is favored for a specific reason.<br>As RWTH is committed to equality of opportunity, we ask you not to include a photo in your application.<br>You can find information on the personal data we collect from applicants in accordance with Articles 13 and 14 of the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) at <a href="http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Research Associate – Postdoc for infrastructure asset management and risk modelling (f/m/d)

<p>Der Technische Supporter im KFZ-Bereich ist mit den Ausbildern und Ausbilderinnen zusammen verantwortlich, welche Maschinen, Geräte, Werkzeuge und Materialien eingesetzt werden. Zu den Aufgaben gehören die Pflege, Instandsetzung und Reparatur von Werkzeugen, Maschinen und Kraftfahrzeugen. Das Bestellen von Ersatzteilen und Materialien wird mit dem Einkauf termingerecht abgestimmt und kostenverantwortlich bestellt.</p>
<p>In diesem Verantwortungsbereich sorgen Sie für die Einhaltung der Sicherheitsvorschriften und den fachgerechten Umgang mit den Geräten und Maschinen. Sie stellen sicher, dass Ihr Verantwortungsbereich reibungslos mit den anderen Abteilungen zusammenarbeitet, sodass alle Tätigkeiten effizient und ohne Leerlauf ablaufen. Ein wichtiger Teil der Tätigkeit besteht darin, in Absprache mit den Ausbildern und Ausbilderinnen, Prüfungsthemen zu entwickeln und Prüfungen mit dem dazugehörigen Equipment vorzubereiten.</p>
<p><strong>Zum Aufgabengebiet gehören:</strong></p>
<ul>
<li>Mitarbeit bei der Planung und Organisation der KFZ-Werkstätten</li>
<li>Bestellen von Ersatzteilen und Materialien für den gesamten KFZ-Bereich</li>
<li>Pflege, Instandsetzung und Reparatur von Werkzeugen, Maschinen und <br>Kraftfahrzeugen</li>
<li>Bereitstellung von Fahrzeugen für die jeweilige Ausbildungssituation<br>Ersatzteilbestandspflege</li>
</ul>
<p>&nbsp;<strong>Das brauchen wir:</strong></p>
<ul>
<li>&nbsp;KFZ- Mechaniker / Mechatroniker mit entsprechender Berufserfahrung</li>
<li>Sehr gute KFZ- technische Fachkenntnisse</li>
<li>Technische Affinität, sicherer Umgang mit Windows-Office Produkten</li>
<li>Schnelle Auffassungsgabe und eine starke Kundenorientierung</li>
<li>Engagement und Teamfähigkeit</li>
<li>Sicheres Auftreten und überzeugende sprachliche Ausdrucksweise</li>
<li>Kostenbewusstes Denken und Handeln<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</li>
</ul>
<p><strong>Das bieten wir:</strong></p>
<ul>
<li>Bezahlung nach Entgeltgruppe 6 des Tarifvertrags der Länder mit allen Vorzügen des öffentlichen Dienstes (z.B. Weihnachtsgeld, Zuschuss zur betrieblichen Altersvorsorge, Vermögenswirksame Leistungen etc.)</li>
<li>Eine sehr gute Einarbeitung und Weiterbildungsmöglichkeiten</li>
<li>Verschiedene Benefits, wie Health Insurance, Möglichkeit für ein Dienstrad, eine bezuschusste Firmenmitgliedschaft bei Urban Sports, rabattierte Einkaufsmöglichkeiten sowie ein finanziell unterstütztes Jobticket</li>
<li>30 Tage Urlaub und bezahlte Freistellungen an Heiligabend, Silvester und Rosenmontag</li>
<li>Eine hauseigene Kantine</li>
<li>Eine gute Lage in Köln-Ossendorf mit Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr</li>
<li>Ein großartiges Team&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</li>
</ul>

Technischer Supporter (m/w/d) Kfz

<p><strong>Arbeiten Sie mit uns gemeinsam in einem motivierten und engagierten Team</strong></p>
<p><strong>für die Grüne Branche!</strong></p>
<p>Die Landwirtschaftskammer Nordrhein-Westfalen sucht für den Fachbereich 53 - Ökologischer Land- und Gartenbau - in Köln-Auweiler baldmöglichst eine/n</p>
<p><strong>Versuchstechniker/in (m/w/d) im Projekt KleeValue in Teilzeit mit 19,92 Wochenstunden</strong></p>
<p>Vielfältig aufgestellt in der Beratung von ökologisch wirtschaftenden Betrieben in allen landwirtschaftlichen und gartenbaulichen Produktionsrichtungen, in der Umstellungsberatung, im ökologischen Versuchswesen, in der beruflichen Bildung, in der Öffentlichkeitsarbeit und in vertiefenden Projekten, setzt sich das Team des Fachbereichs Ökologischer Land- und Gartenbau für die Weiterentwicklung des Ökolandbaus in Nordrhein-Westfalen ein. Im Fokus steht dabei immer die enge Zusammenarbeit mit den Praxisbetrieben.</p>
<h2>Ihre Aufgabenschwerpunkte:</h2>
<ul>
<li>Sie arbeiten im Projekt KleeValue in Durchführung von Exaktversuchen und Demoanlagen zu Fragen des ökologischen Pflanzenbaus, insbesondere dem Leguminosengrasanbaus</li>
<li>Sie unterstützen bei der Planung der Versuche und Demoanlagen (z.B. Versuchsabläufe planen und erstellen, Etiketten und Versuchspläne drucken)</li>
<li>Sie dokumentieren Versuchsergebnisse und Rohdaten in Excel und anderen Datenbanken</li>
<li>Sie haben einen Überblick über das Datenmanagement zu den Versuchen (z.B. Datensicherung, Weiterleitung, Tabellierungen, Fehlerkontrolle, Schnittstelle zu Laboren), sodass diese der Versuchsleitung zur Auswertung bereitstehen</li>
<li>Sie unterstützen bei der Organisation und Planung von Veranstaltungen, Tagungen und Feldtagen (z.B. Einladungen, Programme weiterleiten, Teilnehmendenlisten pflegen, Seminarunterlagen ausdrucken &amp; laminieren)</li>
<li>Sie arbeiten eng zusammen mit der Projektleitung und den Projektpartnern</li>
</ul>
<h2>Was Sie mitbringen:</h2>
<ul>
<li>Abschluss als staatlich geprüfte/r Agrarbetriebswirt/in oder Wirtschafter/in, Meister/in bzw. Techniker/in in der Landwirtschaft oder Gartenbau, Pflanzentechnologe/Pflanzentechnologin oder eine vergleichbare Ausbildung zum Zeitpunkt der Einstellung</li>
<li>Interesse am ökologischen Ackerbau erwünscht</li>
<li>Ausgeprägter Sinn für exaktes Arbeiten mit hoher Zuverlässigkeit</li>
<li>Körperliche Belastbarkeit für Versuchsarbeiten im Feld</li>
<li>Bereitschaft zu flexiblen Dienstzeiten</li>
<li>Fähigkeit im Team zu arbeiten</li>
<li>EDV-Kenntnisse in der Anwendung der gängigen MS-Office Programme v.a. Excel und Bereitschaft zur Einarbeitung in EDV–Programmen</li>
<li>Führerscheinklasse BE</li>
</ul>
<h2>Wir bieten Ihnen:</h2>
<ul>
<li>flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit)</li>
<li>umfassende Fort- und Weiterbildung</li>
<li>E-Learning</li>
<li>30 Tage Urlaub</li>
<li>zusätzliche Altersvorsorge über die VBL</li>
<li>Kantine</li>
<li>Betriebliches Gesundheitsmanagement</li>
<li>Es handelt sich um eine bis zum 30.04.2028 befristete Stelle, die unter dem Vorbehalt der endgültigen Projektbewilligung durch den Fördermittelgeber steht</li>
<li>Die Stelle ist mit der Entgeltgruppe 7 des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) dotiert</li>
<li>In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Qualifikation nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen geeigneter Schwerbehinderter sind erwünscht</li>
</ul>
<h2>Job kompakt:</h2>
<ul>
<li>Bewerbung über Website</li>
<li>Besetzung baldmöglichst</li>
<li>in Köln-Auweiler</li>
</ul>
<p>Sie bringen die Bereitschaft und die Fähigkeit mit, teamorientiert, selbständig und innovativ zu arbeiten und sich in fremde und neue Sachverhalte einzuarbeiten? Sie wollen in einem modernen und familienfreundlichen Dienstleistungsunternehmen mit kurzen Entscheidungswegen und flachen Hierarchien arbeiten?</p>
<p><strong>Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!</strong></p>
<p>Für Vorabinformationen zum Aufgabengebiet wenden Sie sich bitte an:</p>
<ul>
<li>Rachel Fischer, Telefon: <a href="tel:+492512376592" target="_blank">0251 2376-592</a>, E-Mail: <a href="mailto:rachel.fischer@lwk.nrw.de" target="_blank">rachel.fischer@lwk.nrw.de</a></li>
</ul>
<p>Zur Klärung personalrechtlicher Fragen wenden Sie sich bitte an:</p>
<ul>
<li>Jessica Lütke Föller, Telefon: <a href="tel:+492512376623" target="_blank">0251 2376-623</a>, E-Mail: <a href="mailto:jessica.luetke-foeller@lwk.nrw.de" target="_blank">jessica.luetke-foeller@lwk.nrw.de</a></li>
</ul>
<p><strong>Werden Sie Teil des Teams!</strong></p>
<p>Ihre Bewerbung reichen Sie bitte mit den üblichen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Abschluss-/Arbeitszeugnisse, Zertifikate/Nachweise) bis zum 24.08.2025 ausschließlich über das Bewerbermanagementsystem der Landwirtschaftskammer Nordrhein-Westfalen (Anforderungsnummer 3010) ein.</p>
<p>Den Zugang zum Bewerbermanagementsystem der Landwirtschaftskammer Nordrhein-Westfalen erhalten Sie über die Stellenanforderung unter <a href="https://www.landwirtschaftskammer.de/wir/stellen" target="_blank">https://www.landwirtschaftskammer.de/wir/stellen</a> oder direkt unter <a href="https://career5.successfactors.eu/sfcareer/jobreqcareer?jobId=3010&amp;company=LandwirtschP" target="_blank">https://career5.successfactors.eu/sfcareer/jobreqcareer?jobId=3010&amp;company=LandwirtschP</a>.</p>

Versuchstechniker/in (m/w/d) im Projekt KleeValue in Teilzeit mit 19,92 Wochenstunden

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 3 Jahre.<br>Eine Verlängerung ist möglich.<br>Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.<br>Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.<br>Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 31,52 Stunden.<br>Es handelt sich um eine 80% Stelle.<br>Eine Promotionsmöglichkeit besteht.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>Das Institut für Straßenbau (ISAC) der RWTH Aachen sucht eine/n motivierte/n Doktorand/in für unser Forschungsteam. Diese innovative Forschung zielt darauf ab, die Sicherheit von Fußgänger/innen an städtischen Kreuzungen deutlich zu verbessern, indem KI-basierte Modelle entwickelt werden, die anhand von Bewegungsdaten, visuellen Hinweisen und Echtzeitsimulationen abgelenktes Verhalten von Fußgänger/innen vorhersagen.<br><br>Das Projekt befasst sich mit dem kritischen Thema der Fußgängersicherheit, indem es prädiktive KI-Tools entwickelt, die abgelenktes Verhalten von Fußgänger/innen an Straßenkreuzungen proaktiv erkennen und darauf reagieren können. Die Forschung nutzt Simulationsumgebungen, maschinelles Lernen und Wärmebildtechnologien, um Verhaltensauffälligkeiten zu erkennen, die auf Ablenkung hindeuten. Letztendlich werden die entwickelten Lösungen durch kontrollierte Simulationen und Feldtests in der Praxis validiert und tragen so zu einer sichereren urbanen Mobilität bei.</p><h2>Ihr Profil</h2><p>• Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Informatik, Datenwissenschaft oder einem eng verwandten Fachgebiet (Bewerbende mit fundierten Kenntnissen in den Bereichen Informatik und Analytik aus verwandten Fachgebieten werden ebenfalls berücksichtigt).<br>• Fundierte Programmierkenntnisse und die Bereitschaft, sich schnell neue Kompetenzen in den Bereichen maschinelles Lernen, Simulation und Trajektorienanalyse anzueignen.<br>• Interesse an der Anwendung fortschrittlicher Datenanalyse- und Vorhersagemodellierungstechniken auf reale Herausforderungen im Bereich Verkehrssicherheit und Verhalten von Fußgänger/innen.<br>• Ausgezeichnete Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse wären von Vorteil, sind aber nicht zwingend erforderlich.<br>• Hohe Motivation, in interdisziplinären Forschungsteams zu arbeiten und effektiv zu den Projektergebnissen beizutragen.</p><h2>Ihre Aufgaben</h2><p>• Entwerfen und führen Sie Simulationen von Fußgänger/innen und Feldversuche durch, um systematisch Trajektoriendaten zu generieren, die abgelenktes Verhalten wie unregelmäßige Gangmuster und Zögern darstellen.<br>• Entwickeln Sie robuste Machine-Learning-Modelle, die in der Lage sind, die Ablenkung von Fußgänger/innen auf der Grundlage von Trajektoriendaten und visuellen Indikatoren aus der Wärmebildgebung genau vorherzusagen.<br>• Integrieren Sie diese Vorhersagemodelle in Echtzeit-Sicherheitsinfrastruktursysteme (z. B. Laserprojektionen und dynamische Beschilderung).<br>• Validierung der entwickelten KI-Modelle durch simulatorbasierte Experimente und kontrollierte Feldtests in der realen Welt.<br>• Veröffentlichung hochwertiger Forschungsergebnisse in begutachteten wissenschaftlichen Fachzeitschriften, Präsentation der Ergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen und Fertigstellung einer Doktorarbeit zum Thema KI-gestützte Vorhersage des Verhaltens von Fußgänger/innen.</p><h2>Teilzeit-Informationen</h2><p>Es handelt sich um eine 80% Stelle.</p><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Doktorand/in (w/m/d) im Bereich KI-basierte Vorhersagemodelle für Fußgängerverhalten

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet zunächst auf 2 Jahre.<br>Eine Verlängerung ist projektbezogen möglich.<br>Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.<br>Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>Das Institut für Straßenwesen (ISAC) der RWTH Aachen sucht eine/n qualifizierte/n und motivierte/n Postdoc zur Unterstützung laufender Forschungsarbeiten. Der Schwerpunkt dieser Stelle liegt auf der Entwicklung innovativer, evidenzbasierter Routing-Lösungen zur Verbesserung der Sicherheit von Schulkindern und gefährdeten Verkehrsteilnehmern durch die Integration von Risikomodellierung, Asset Management und entscheidungsunterstützenden Systemen.</p>
<p>Das Projekt zielt darauf ab, die Sicherheit von Fußgängern und Radfahrern erheblich zu verbessern, indem ein digitaler Zwilling der Verkehrssicherheitsinfrastruktur entwickelt wird, der durch sicherheitsorientierte Routing-Algorithmen ergänzt wird. Durch die Nutzung von datengestützter Infrastrukturbewertung, probabilistischer Risikoanalyse und Optimierungsrahmen wird das Projekt robuste Vorhersagemodelle und praktische Entscheidungshilfen für die kommunale Mobilitätsplanung und Politikunterstützung schaffen.</p><h2>Ihr Profil</h2><ul>
<li>Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) sowie eine abgeschlossene Promotion (PhD oder Dr.-Ing.) in Bauingenieurwesen, Verkehrsingenieurwesen, Infrastruktur Asset Management, Systems Engineering oder einer verwandten Disziplin mit Schwerpunkt auf Infrastrukturbewertung, Sicherheit oder Risiko.</li>
<li>Erfahrung mit statistischer Analyse, probabilistischer Modellierung oder entscheidungsunterstützenden Methoden für die Bewertung von Infrastrukturen, Sicherheit oder Risiken.</li>
<li>Solide analytische und rechnerische Fähigkeiten mit Erfahrung im Umgang mit Statistik- oder Analysesoftware (z. B. Python, R, MATLAB).</li>
<li>Vertrautheit oder Interesse an der Arbeit mit räumlichen Datenanalysen, GIS-Plattformen oder ähnlichen raumbezogenen Analysetools.</li>
<li>Interesse an der Anwendung von Methoden des Infrastrukturmanagements und der Risikobewertung auf praktische Herausforderungen im Bereich Verkehrssicherheit und Mobilität.</li>
<li>Motivation und die Fähigkeit, effektiv in interdisziplinären Teams zu arbeiten, mit ausgeprägten Kommunikationsfähigkeiten, die für verschiedene Interessengruppen geeignet sind.</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><ul>
<li>Entwicklung und Anwendung fortschrittlicher statistischer und probabilistischer Methoden zur Bewertung der Sicherheits- und Risikoauswirkungen bestimmter Straßeninfrastrukturelemente (z. B. Kreuzungen, Radwege, Beschilderung).</li>
<li>Durchführung von Risikoanalysen unter Verwendung von trajektorienbasierten Konfliktindikatoren, die aus Verkehrsbeobachtungsdaten abgeleitet werden (z. B. Zeit bis zur Kollision, Zeit nach der Kollision).</li>
<li>Integration von Prinzipien des Anlagenmanagements, der Risikoanalyse und der Bewertung der Sicherheitsleistung in entscheidungsunterstützende Rahmenwerke und Routing-Algorithmen.</li>
<li>Aktive Beteiligung an der Entwicklung und Validierung eines digitalen Zwillings der Straßenverkehrssicherheitsinfrastruktur unter Verwendung von Geodaten und räumlichen Analysetechniken.</li>
<li>Zusammenarbeit in einem multidisziplinären Team bei der Datenerfassung, -integration, -validierung und -verbreitung von Forschungsergebnissen.</li>
<li>Veröffentlichung hochwertiger wissenschaftlicher Forschungsarbeiten und Präsentation der Ergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen.</li>
<li>Beitrag zur Lehre und Betreuung von Studentenprojekten im Zusammenhang mit der Verwaltung von Infrastrukturanlagen und der Bewertung von Sicherheitsrisiken</li>
</ul><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Postdoc-Stelle für Infrastruktur Asset Management und Risikomodellierung

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum 01.11.2025 zu besetzen und befristet bis zum 31.10.2027.<br>Eine Weiterbeschäftigung auf insgesamt mindestens 3 Jahre im Rahmen der Promotion ist vorgesehen.<br>Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.<br>Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.<br>Eine Promotionsmöglichkeit besteht.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>Der im Rahmen der Exzellenzstrategie des Bundes und der Länder geförderte Exzellenzcluster <strong>CARE</strong> verfolgt das Ziel, die Bauindustrie grundlegend zu transformieren – hin zu einer klimaneutralen, ressourceneffizienten und digitalisierten Wertschöpfungskette. CARE verbindet exzellente Forschung in den Bereichen <strong>Baustoffe</strong>, <strong>Konstruktionsprinzipien</strong>, <strong>Fertigungstechnologien</strong>, <strong>digitale Methoden</strong> und <strong>Nachhaltigkeitsbewertung</strong> zu einem ganzheitlichen Innovationsansatz. CARE wird gemeinsam von der RWTH Aachen und der TU Dresden getragen und wurde nach erfolgreicher Begutachtung mit einer Laufzeit von sieben Jahren bewilligt.</p>
<p>Die ausgeschriebene Stelle ist organisatorisch am <strong>Institut für Massivbau (IMB)</strong> der <strong>RWTH Aachen University</strong> angesiedelt, dem Sprecherinstitut des Clusters in Aachen. Das IMB ist ein dynamisch wachsendes Institut mit rund 60 Mitarbeitenden. Als Data Steward (w/m/d) gestalten Sie den Aufbau eines professionellen Forschungsdatenmanagements im Exzellenzcluster CARE maßgeblich mit und leisten damit einen zentralen Beitrag zur Sicherung, Nachnutzung und Sichtbarkeit exzellenter Forschung an einem führenden Standort für die Zukunft des Bauens in Europa.</p><h2>Ihr Profil</h2><ul>
<li>Sie verfügen über ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar), vorzugsweise im Bereich Informatik, Bauingenieurwesen oder einer anderen Ingenieurwissenschaft bzw. eine vergleichbare Qualifikation und interessieren sich für das Datenmanagement in einem komplexen Forschungsvorhaben.</li>
<li>Darüber hinaus sind Sie kommunikationsstark in Deutsch und Englisch. Eine Promotion ist von Vorteil.</li>
<li>Sie sollten Erfahrungen in Forschungsprojekten sowie im Umgang mit Forschungsdaten mitbringen. Kenntnisse von Konzepten und Methoden des Forschungsdatenmanagements sind für die Erfüllung Ihrer Aufgaben notwendig, diese können aber im Rahmen der Stelle aufgebaut werden.</li>
<li>Erfahrung im Projektmanagement, soziale Kompetenz, Teamfähigkeit, hohe Motivation und Engagement runden Ihr Profil ab.</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><ul>
<li>Konzeption, Betreuung, Unterstützung und Überwachung des Forschungsdatenmanagements (FDM) der Forschenden im Exzellenzcluster CARE</li>
<li>Entwicklung eines cluster-spezifischen FDM-Konzepts und Ableitung konkreter Vorgaben für die Forschenden</li>
<li>Direkte Berichterstattung an das Cluster-Management sowie an den FDM-Koordinator der RWTH</li>
<li>Enge Zusammenarbeit mit dem FDM-Team der RWTH</li>
<li>Erhebung und Analyse der Anforderungen der Forschenden im Cluster</li>
<li>Mitwirkung an der Entwicklung zentraler FDM-Services und Sicherstellung deren Sichtbarkeit und Nutzung im Cluster</li>
<li>Entwicklung von Ideen und Konzepten zur Weiterentwicklung des Datenmanagements und des kollaborativen Arbeitens im Cluster</li>
<li>Unterstützung der Forschenden bei der Entwicklung oder Anwendung innovativer Methoden zur Datenaufbereitung und -analyse</li>
<li>Erstellung von Entscheidungsempfehlungen für das Cluster-Management zur Auswahl und Anpassung technischer Lösungen für das FDM im Cluster</li>
<li>Schnittstellenentwicklung zu robotischen Steuerungssystemen, digitalen Zwillingen und Produktionsleitsystemen</li>
<li>Wissenschaftliche Dokumentation und Aufbereitung von Ergebnissen für Projektberichte, Publikationen und Vorträge</li>
<li>Mitarbeit an Forschungsanträgen und Publikationen im Bereich der digitalen Bauproduktion und automatisierten Fertigungssysteme</li>
</ul><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d)

<h2>Weitere Informationen</h2><p>Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.<br>Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet für 3 Jahre.<br>Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.<br>Es handelt sich um eine Teilzeitstelle mit Dreiviertel der regelmäßigen Wochenarbeitszeit.<br>Eine Promotionsmöglichkeit besteht.<br>Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.<br>Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.</p><h2>Unser Profil</h2><p>Die RWTH Aachen University ist eine der führenden technischen Hochschulen Europas und bietet ein exzellentes Forschungsumfeld. Am Lehr- und Forschungsgebiet Geophysical Imaging and Monitoring unter der Leitung von Prof. Florian M. Wagner suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n engagierte/n Doktorand/in zur Verstärkung unseres Teams.</p>
<p>Wir beschäftigen uns mit der Entwicklung und Anwendung von multi-physikalischen Verfahren zur Untergrundabbildung und Prozessbeobachtung. Dies beinhaltet u.a. die Integration verschiedener geophysikalischer und nicht-geophysikalischer Messverfahren, gesteinsphysikalischer Beziehungen sowie numerischer Prozesssimulationen. Die methodischen Entwicklungen kommen in vielen umweltrelevanten Fragestellungen zum Einsatz.</p>
<p>In der Lehre beteiligen wir uns an den B.Sc./M.Sc. Programmen „Angewandte Geowissenschaften“ und „Georessourcenmanagement“ der Fachgruppe für Geowissenschaften und Geographie (<a href="https://www.fgeo.rwth-aachen.de" target="_blank">www.fgeo.rwth-aachen.de</a>) und am internationalen Joint M.Sc. Programm „Applied Geophysics“, welches gemeinsam mit der TU Delft und der ETH Zürich angeboten wird (<a href="https://www.idealeague.org/geophysics" target="_blank">www.idealeague.org/geophysics</a>).</p>
<p>Weitere Informationen zu unseren Aktivitäten in Forschung und Lehre finden Sie auf unserer Webseite: <a href="https://www.gim.rwth-aachen.de" target="_blank">www.gim.rwth-aachen.de</a>.</p><h2>Ihr Profil</h2><ul>
<li>Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Geophysik, Physik, Geowissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet</li>
<li>Fundierte Kenntnisse in angewandten geophysikalischen Messmethoden</li>
<li>Tiefgreifende Programmierkenntnisse (z.B. in Python), erste Erfahrungen mit Versionskontrolle und Bereitschaft zur Mitwirkung an geophysikalischer Open-Source Softwareentwicklung (<a href="http://www.pygimli.org" target="_blank">www.pygimli.org</a>)</li>
<li>Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.</li>
<li>Hohe Motivation, selbstständiges Arbeiten sowie Teamfähigkeit.</li>
</ul><h2>Ihre Aufgaben</h2><ul>
<li>Mitarbeit im Forschungsprojekt „CAESAR“, das sich mit der Entwicklung einer kollaborativen wissenschaftlichen Forschungssoftwareinfrastruktur beschäftigt, um den Prozess der Softwareunterstützung effizienter zu gestalten. Weitere Informationen zum Projekt finden Sie <a href="https://gim.rwth-aachen.de/research/projects/caesar/" target="_blank">hier.</a></li>
<li>Forschung im Bereich der angewandten Geophysik zur Entwicklung und Anwendung von Modellen und Methoden zur gemeinsamen Inversion und Interpretation verschiedener geophysikalischer Messverfahren unter Verwendung von Python. Dies kann ebenfalls die selbstständige Planung und Durchführung von geophysikalischen Feldmessungen beinhalten.</li>
<li>Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Projektpartner/innen</li>
<li>Unterstützung bei der Lehre, insbesondere in der Betreuung von Übungen und Praktika sowie in der Vorbereitung und Durchführung von Vorlesungen.</li>
<li>Aufbereitung, Verschriftlichung und Kommunikation der Forschungsergebnisse im Rahmen von Projekttreffen, Projektberichten, wissenschaftlichen Veröffentlichungen sowie nationalen und internationalen Fachtagungen (z.B. DGG und EGU).</li>
</ul><h2>Über uns</h2><p>Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.<br>Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.<br>Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.<br>Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.<br>Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.<br>Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.<br>Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.<br>Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter <a href="https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung" target="_blank">https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung</a>.</p><h2>Besoldung / Entgelt</h2><p>EG 13 TV-L</p>

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