Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL
 
Die Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL gehört mit rund 500 Mitarbeitenden zum ETH-Bereich. Sie befasst sich mit der nachhaltigen Nutzung und dem Schutz von Landschaften und Lebensräumen sowie einem verantwortungsvollen Umgang mit Naturgefahren.

Die Forschungsgruppe Landschaftsökologie der ETH Zürich und der WSL erforscht die Prozesse zur Gestaltung und Erhaltung der Artenvielfalt in Landschaften. Das Projekt "BIGEST" untersucht die Mechanismen, die globale Gradienten der Biodiversität bei Tetrapoden geformt haben. Für dieses Projekt suchen wir für 2 Jahre eine/n
PostDoc - Simulationen zur räumlichen Diversifikation von Arten
Sie betreiben Forschung in der Modellierung der räumlichen Diversifikation und mit räumlich-dynamischen Simulationen zur Diversifikation von Arten. Sie setzen verschiedene biologische Hypothesen als Submodelle im räumlichen Diversifikationsmodell und in ein R-Paket um und untersuchen das Verhalten des räumlichen Diversifikationsmodells. Des Weiteren bewerten Sie die Unterschiede zwischen den Mechanismen durch maschinelles Lernen und helfen bei der Betreuung eines Doktoranden mit.
Sie verfügen über eine Dissertation in Biodiversitätswissenschaften, haben Kenntnisse in räumlich expliziter prozessbasierter Modellierung der Biodiversität und R-Programmierung und bringen Erfahrung in der Modellierung der Artenverteilung, maschinelles Lernen und phylogenetische Analysen sowie Nischenevolution mit. Sie arbeiten in einem internationalen Team, weisen sehr gute Englischkenntnisse sowie Erfahrungen im wissenschaftlichen Publizieren vor.

Bitte richten Sie Ihre vollständige Bewerbung an Sabine Hirt, Human Resources WSL, indem Sie die verlangten Unterlagen über unser Bewerbungsportal einreichen. Bewerbungen per E-Mail sowie auf dem Postweg werden nicht berücksichtigt. Für Fragen steht Ihnen Loïc Pellissier, Tel. +41 44 739 2391, loic.pellissier@wsl.ch, gerne zur Verfügung. Die WSL strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, weshalb qualifizierte Frauen nachdrücklich aufgefordert werden, sich zu bewerben.
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