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Inserat online seit: Veröffentlicht vor 16 Std.
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Ihre Rolle bei uns:">BodenlandschaftsanalyseProgrammieren von Auswerteroutinen für Bodenprofil- und FernerkundungsdatenEntwicklung von Modellen des maschinellen LernensPublikation in wissenschaftlichen FachzeitschriftenTeilnahme an wissenschaftlichen FachtagungenOrganisation von ProjekttreffenAbstimmung mit dem ProjektpartnerIhr Profil:">Solides Grundlagenwissen in der BodenkundeErfahrung in der räumlichen Datenverarbeitung (Fernerkundung, GIS)Kenntnisse über Algorithmen des maschinellen LernensProgrammiererfahrung, idealerweise in RGute mündliche und schriftliche Ausdrucksfähigkeit in Deutsch und EnglischTeamfähigkeit, analytisches Denkvermögen und die Bereitschaft, sich eigenständig in neue Themen einzuarbeitenWeitere Voraussetzungen:">Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich der Agrarwissenschaften, der Geografie, Geoökologie, Geoinformatik oder Fernerkundung bzw. in einer vergleichbaren FachrichtungWir bieten Ihnen:">Faire Bezahlung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) mit regelmäßig tariflich vereinbarten GehaltssteigerungenVermogenswirksame Leistungen, Jahressonderzahlung, betriebliche AltersvorsorgeMöglichkeit zur Fort- und Weiterbildung (BayLern, Sprachkurse, individuelle Seminare)Attraktive Nebenleistungen, wie Mensarabatt für Mitarbeitende, JobBike BayernKostenlose Parkmöglichkeiten sowie gebührenfreies Laden von ElektrofahrzeugenBetriebsausflug, Teamevents, Feste und Veranstaltungen30 Tage Urlaub bei einer Fünftagewoche sowie zusätzlich Heiligabend und Silvester arbeitsfreiGesundheitsmanagement: Mental Health Coaching, Hochschulsport, bewegte Pause u. v. m.Familienfreundliches Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten (Teilzeit, Gleitzeit innerhalb der Rahmenzeit)">Hinweise:">Die Einstellung soll zum nächstmöglichen Zeitpunkt erfolgen">Aufgaben und Projekte:">Bodenlandschaftsanalyse ist ein entscheidender Aspekt unseres ProjektsDie Programmierung von Auswerteroutinen für Bodenprofil- und Fernerkundungsdaten erfordert Erfahrung in der räumlichen DatenverarbeitungDas Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens beinhaltet Kenntnisse über AlgorithmenPublikation in wissenschaftlichen Fachzeitschriften ist eine wichtige Möglichkeit, unsere Ergebnisse zu präsentieren">Voraussetzungen:">Solides Grundlagenwissen in der Bodenkunde ist unerlässlichErfahrung in der räumlichen Datenverarbeitung ist erforderlichKenntnisse über Algorithmen des maschinellen Lernens sind notwendigProgrammiererfahrung ist erwünschtGute mündliche und schriftliche Ausdrucksfähigkeit ist wichtigTeamfähigkeit, analytisches Denkvermögen und die Bereitschaft, sich eigenständig in neue Themen einzuarbeiten sind gefragt">Wenn Sie sich für diese Herausforderung interessieren, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!"],

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