Das Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e. V. (ATB) ist Pionier und Treiber der Bioökonomie-forschung. Wir schaffen wissenschaftliche Grundlagen für die Transformation von Agrar-, Lebensmittel-, Industrie- und Energiesystemen in eine umfassende biobasierte Kreislaufwirtschaft. Wir entwickeln und integrieren Technik, Verfahren und Managementstrategien im Sinne konvergierender Technologien, um hochdiverse bioökonomische Produktionssysteme intelligent zu vernetzen und wissensbasiert, adaptiv und weitgehend automatisiert zu steuern. Wir forschen im Dialog mit der Gesellschaft – erkenntnismotiviert und anwendungsinspiriert.
Zur Unterstützung des DFG-geförderten Projekts „Modellierung von Lüftungsraten und Luftströmungsmustern von freibelüfteten Schweineställe mit Außenauslauf (MNVBOYs)“ suchen wir
studentische Hilfskraft (m/w/d)
Die Lüftungsrate und die Innenraumströmungsmuster von Freigelüftete Schweineställe mit Ausläufen (NVPBOYs) hängen von der Stallkonstruktion, den Außenklimabedingungen, dem Verhalten der Tiere und der Wechselwirkung zwischen diesen Faktoren ab. Die Ziele des Forschungsprojekts MNVBOYs sind die quantitative Bestimmung der Wechselwirkungen verschiedener Faktoren auf die Luftströmungen im Stall sowie die Entwicklung eines mathematischen Modells der Lüftungsrate eines NVPBOY. Im Projekt wird die Drei-Säulen-Modell-Methode, bestehend aus Windkanalexperimenten, On-Farm-Messungen und numerischer Strömungsdynamik, genutzt. Die Auswirkungen verschiedener Parameter auf das Stallklima einschließlich Temperatur und Luftströmungseigenschaften sowie auf die Lüftungsrate des NVPBOY sollen analysiert werden.
Ihr Aufgabengebiet
1. Aufbereitung und statistische Auswertung meteorologischer Daten und Stallklimadaten (u.a. Luftgeschwindigkeit und Temperatur)
2. Mathematische Modellierung und Programmierung
3. Unterstützung von Luftströmungs- und Gaskonzentrationsmessungen in einem atmosphärischen Grenzschichtwindkanal
4. Unterstützung bei der Beschaffung von Messgeräten und Laborverbrauchsmaterial
5. Unterstützung bei der Erstellung von Publikationen und Präsentationen
Ihr Qualifikationsprofil
6. Sehr gute Kenntnisse in Data Science (Machine Learning) und Statistik
7. Sehr gute Programmierkenntnisse (R, Python oder Vergleichbares)
8. Kenntnisse in Agrarwissenschaften und/oder Strömungsdynamik
9. Bereitschaft zur Laborarbeit, Teamfähigkeit, Zuverlässigkeit, persönliches Engagement und selbstständiges Arbeiten
10. EU-Führerschein Klasse B ist wünschenswert
11. Sehr gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse wünschenswert
Wir bieten Ihnen
12. Ein attraktives interdisziplinäres Arbeitsumfeld in einem internationalen Team aus erfahrenen Wissenschaftlern und Technikern
13. Exzellente Infrastruktur für Ihr wissenschaftliches Arbeiten
14. Familienfreundliche Arbeitsbedingungen, die die Vereinbarkeit von Beruf und Familie fördern
15. Firmeneigene Elektrofahrräder für Dienstfahrten
16. Teilnahme am VBB-Firmenticket oder Deutschlandticket
17. Einen Arbeitsort am Rande einer malerischen Landschaft, gut erreichbar mit Fahrrad/ÖPNV
Die Stelle umfasst eine Arbeitszeit von 10 Wochenstunden und ist befristet bis zum 31.12.2024, mit der Möglichkeit einer Verlängerung. Die Vergütung beträgt 13,25 € / Stunde bzw. 13,83 € / Stunde mit Bachelor-Abschluss.
Für nähere Informationen wenden Sie sich an Dr. Qianying Yi (E-Mail: qyi(at)atb-potsdam.de) oder besuchen .
Wenn Sie Ihre Expertise in unsere interdisziplinäre Forschung einbringen möchten, freuen wir uns auf Ihre ausführlichen Bewerbungsunterlagen. Bitte bewerben Sie sich bis zum 02.08.2024 online das Online-Bewerbungsformular des ATB auf die Stellenausschreibung mit der Kennzahl 2024-5-3, unter. Nach Bewerbungsschluss eingehende Bewerbungen können nicht mehr berücksichtigt werden.
Die Chancengleichheit ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Personalpolitik. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
Mit Ihrer Bewerbung erklären Sie sich damit einverstanden, dass Ihre Bewerbungsunterlagen, auch im Falle einer nicht erfolgreichen Bewerbung, sechs Monate lang gespeichert werden. Weitere Informationen zur Verarbeitung, Speicherung und zum Schutz Ihrer Daten finden Sie unter: .