Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 13 TV-H

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d), EG 13 TV-H, befristet, Teilzeit (derzeit 26 Wochenstunden)

Bewerbungsfrist:

13.08.2026

Einstellungsbeginn:

baldmöglichst

Kennziffer:

39413

Teilzeit mit der Hälfte der regelmäßigen Arbeitszeit einer/eines Vollzeitbeschäftigten. Die Stelle ist zunächst befristet bis zum 31.03.2029 (Qualifikationsstelle gem. § 72 HessHG i. V mit § 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG). Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben. Eine Verlängerung wird angestrebt.

Agronomische Langzeitversuche sind wichtige Forschungsinfrastrukturen und Grundlage für die quantitative Erfassung von Umwelt- und Managementeffekten auf Ertrag, Produktqualität, und Nährstoffhaushalt von Kulturpflanzen und Böden. Umfassende Datensätze aus tropischen Regionen sind dabei selten. Ein seit zehn Jahren laufendes faktorielles Experiment in Südindien bildet die Grundlage für die ausgeschriebene Stelle. In früheren Arbeiten wurden verschiedene spezifische Teilaspekte über kürzere Zeiträume hinweg untersucht. Ausstehend ist die übergreifende Auswertung zahlreicher im Experiment auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen erhobenen Klima-, Boden-, und Vegetationsdaten, mit einem Schwerpunkt auf Nährstoffanalysen (mittels NIRS), Nährstoffbilanzen und Nährstoffkreisläufen auf Feldebene. Da Daten und Proben bereits vorliegen, ist die Aufgabe unabhängig von eigenen Auslandsaufenthalten.

Aufgaben:

• Wissenschaftliche Mitarbeit in Forschung und Lehre im Fachgebiet OPATS
• Selbständige Bearbeitung des oben umrissenen Forschungsthemas in der Agronomie/Agrarökologie
• Enge Kooperation mit Wissenschaftler*innen der Forschungsgruppe „Sustainable Rurbanity“ (FOR5903), in deren Rahmen das Feldexperiment weitergeführt wird.
• Präsentation und Publikation wissenschaftlicher Ergebnisse

Voraussetzungen:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Agrarwissenschaften mit Schwerpunkt Agronomie/Pflanzenernährung/Bodenkunde. Der geforderte Abschluss muss spätestens zum Einstellungstermin vorliegen
• Sehr gute Kenntnisse von und Erfahrung mit einschlägigen Statistikprogrammen und/oder Programmiersprachen, bevorzugt R
• Fähigkeit, große Datensätze zu strukturieren und zu visualisieren, und Freude am Umgang mit großen, komplexen Datensätzen
• Akribische Arbeitsweise und Aufmerksamkeit für Details innerhalb gesetzter zeitlicher Rahmen

Von Vorteil sind:

• Kenntnisse/Erfahrung in Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
• Interesse an interdisziplinären Fragestellungen und Freude an einem diversen, internationalen Arbeitsumfeld
• Gute Englischkenntnisse als gängige Arbeitssprache

Für Rückfragen stehen Prof. Dr. Andreas Bürkert oder Dr. Ellen Hoffmann, Tel.: +49 561 804-1251, zur Verfügung.