Leitung der Arbeitsgruppe “Daten- und Modellierungs-Infrastruktur für Reallabore”

Leibniz-Gemeinschaft; Müncheberg; Vor Ort; EUR 100.000 - 125.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine führende Forschungsinstitution in Müncheberg sucht eine Leitung für die Arbeitsgruppe 'Daten- und Modellierungs-Infrastruktur für Reallabore'. Verantwortungsbereiche umfassen Teamleitung, Entwicklung von Dateninfrastruktur und Unterstützung in der Datenanalyse. Erforderlich sind eine Promotion und fundierte Kenntnisse in Datenanalyse sowie Programmierung. Bewerbungen sind bis zum 15.09.2025 möglich.

Leistungen

Karriereförderung durch Weiterbildung

Ein kollegiales Arbeitsklima

Öffentliche Verkehrsanbindungen

Qualifikationen

• Promotion erforderlich.
• Erfahrung in integrierter Modellierung und Datenanalyse.
• Kenntnisse in Forschungsdatenmanagement.
• Fließendes Englisch, minimale Deutschkenntnisse.

Aufgaben

• Leitung der Arbeitsgruppe mit Verantwortung für 4 Mitarbeiter.
• Entwicklung der Dateninfrastruktur des IAT.
• Unterstützung von Datenanalysen und Modellierungen.
• Dokumentation und Veröffentlichung von Forschungsdaten.

Kenntnisse

Datenanalyse

Programmierkenntnisse (Python, R, GIS)

Interdisziplinäre Kommunikation

Eigeninitiative

Englisch (C1)

Deutsch (B2)

Ausbildung

Promotion in relevanter Wissenschaftsdisziplin

Tools

Datenbanken

Software-Entwicklung

Jobbeschreibung

Leitung der Arbeitsgruppe “Daten- und Modellierungs-Infrastruktur für Reallabore”, Müncheberg

Leibniz-Gemeinschaft

Müncheberg, Germany

Die Mission des Leibniz-Zentrums für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V. als national und international agierendes Forschungszentrum ist es, an der ökonomisch, ökologisch und sozial nachhaltigen Landwirtschaft der Zukunft zu forschen – gemeinsam mit Akteuren aus der Wissenschaft, Politik und Praxis. Das ZALF ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft und unterhält neben dem Hauptstandort in Müncheberg (ca. 35 Minuten mit der Regionalbahn von Berlin-Lichtenberg) weitere Standorte in Dedelow sowie Paulinenaue.

Das ZALF wird ab 2026 um ein „Innovationszentrum für Agrarsystemtransformation“ (IAT) erweitert, das sich auf die Forschung in, mit und über regionale Reallabore in Agrarlandschaften konzentriert. Die Reallabore entstehen in zunächst fünf Pilotregionen in Brandenburg und Hessen und zielen darauf ab, gemeinsam mit diversen Akteuren Innovationen in landwirtschaftlichen Systemen voranzutreiben. Es werden 17 neue Arbeitsgruppen etabliert, die insbesondere Forschung im Co-Design Modus durchführen werden ().

Die Arbeitsgruppe “Daten- und Modellierungs-Infrastruktur für Reallabore“ erweitert die bestehenden Services für Forschungsdatenmanagement (FDM), Datenverarbeitung und Modellierung mit Blick auf die besonderen Bedarfe in Reallaboren in Kooperation mit Wissenschaftler/innen und Stakeholdern. Die Arbeitsgruppe ist die zentrale Einheit zur Bereitstellung der Dateninfrastruktur des IAT und die Begleitung der integrierten Modellierung. Für die Reallabore unterstützt die AG die Erstellung von FDM-Plänen, Kooperations- und Datennutzungsverträgen, die Datenintegration, sowie die Veröffentlichung und Bereitstellung der Daten nach den FAIR und Open Science Prinzipien. Durch Programmierungen, Beratung und Training leistet die AG dabei eine flexible Unterstützung der wissenschaftlichen Arbeiten bei Modellsimulationen und Datenanalysen zu sozial- und naturwissenschaftlichen Fragestellungen, auch zum Zweck der Kommunikation mit nicht-wissenschaftlichen Akteuren. Die Arbeiten bauen auf eine enge Zusammenarbeit mit der Service AG für FDM, der IAT-Service AG für Sozio-ökologisches Monitoring sowie den IAT-Forschungsgruppen für Methodenentwicklung. Die Services begleiten die Forschung des ZALF und der drei Partnerhochschulen in Hessen (Gießen, Kassel, Geisenheim) in den Reallabore.

Wir suchen ab 01.01.2026 zunächst befristet auf zwei Jahre mit der Perspektive einer Dauerbeschäftigung am Standort in Müncheberg eine

Leitung der Arbeitsgruppe “Daten- und Modellierungs-Infrastruktur für Reallabore” (m/w/d)

Ihre Aufgaben:

• Fachliche Leitung und personelle Verantwortung für die Arbeitsgruppe (ca. 4 feste Mitarbeitende)
• Konzeptionierung und Entwicklung der Dateninfrastruktur des IAT zur bedarfsgerechten Erfassung, Qualitätsprüfung, Aufbereitung und Bereitstellung multimodaler, ökologischer und sozioökonomischer Daten in enger Zusammenarbeit mit den Forschungs- und Service AGs des ZALF.
• Unterstützung für die integrierte Modellierung in Zusammenarbeit mit den IAT Forschungs-AGs zur Methodenentwicklung
• Dokumentation, Kuratierung, Linking und Veröffentlichung heterogener Forschungsdaten
• Datenanalyse, Modellierung, Visualisierung und Training mit Data Science Verfahren für IAT-Beteiligte
• Mitwirkung an Datenanalysen und Modellierung am IAT nach Open Science und FAIR Prinzipien
• Erstellung einer Plattform für die problemorientierte, daten- und modelgestützte Entscheidungsunterstützung, in enger Zusammenarbeit mit IAT-AGs Methodenentwicklung
• Bereitstellung von Werkzeugen zur Unterstützung der partizipativen Modellierung gemeinsam mit Stakeholdern und in Kooperation mit weiteren IAT-AGs
• Profilierung von Open Science und Forschungsdatenmanagement am ZALF mit den Service-AGs
• Mitwirkung an der Gestaltung des IAT und den Datenservices am ZALF

Erforderliche Qualifikationen

• Promotion in einer Wissenschaftsdisziplin mit Bezug zum ZALF
• Erfahrung in der integrierten Modellierung und Analyse heterogener Daten
• Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Programmierung (u.a. Python, R, GIS, Datenbanken)
• Einschlägige Erfahrungen in Datenerhebung, Datenanalyse und Forschungsdatenmanagement
• Verständnis des nationalen und internationalen Wissenschaftssystems und Erfahrungen im Verfassen von wissenschaftlichen Veröffentlichungen, Projektanträgen und Stellungnahmen
• Fähigkeit zum interdisziplinären Arbeiten und der Kommunikation zwischen Wissenschaftsdisziplinen
• hohes Maß an Eigeninitiative, Kooperationsbereitschaft, ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeit in einem interdisziplinären und internationalen Umfeld
• Fließendes Englisch in Wort und Schritt (C1), mindestens Basis-Kenntnisse im Deutschen (B2) und die Bereitschaft zum weiteren Kompetenzausbau
• Grundlegende Kenntnisse und Kompetenzen zum Umgang mit sensiblen Daten (ethische Aspekte, Datenschutz, Anonymisierung)

Wünschenswerte Qualifikationen

• Führungskompetenz, Managementtraining und Erfahrung in der Leitung von Teams
• Erfahrung in der Datenanalyse und Modellierung für die Agrar-, Umwelt- oder Sozialwissenschaften
• Erfahrung mit Software-Entwicklung und Modellierungsplattformen
• Erfahrung moderne Praktiken der Software-Entwicklung (z.B. agile Methoden, TDD, CI/CD, DevOps)
• Langzeitperspektive und Eingruppierung gemäß Tarifvertrag der Länder (TV-L) bis zur E14
• Die Möglichkeit mit viel Gestaltungsspielraum am Aufbau einer neuen Organisationeinheit mitzuwirken
• Ein kollegiales und aufgeschlossenes Arbeitsklima in einer dynamischen Forschungseinrichtung
• Karriereförderung durch Weiterbildung, Führungskräfte-Entwicklung und Coaching
• Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben, zertifiziert durch das Audit Beruf und Familie
• Sehr gute Anbindung an Berlin mit Angebot eines Jobtickets (Deutschlandticketzuschuss)

Frauen sind ausdrücklich zur Bewerbung aufgefordert. Bewerbungen von Schwerbehinderten werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Die Besetzung der Stelle in Teilzeit ist grundsätzlich möglich. Ihre Bewerbungen reichen Sie bitte mit den üblichen Unterlagen, insbesondere Lebenslauf, Qualifikationsnachweisen und Zeugnissen, bevorzugt online, siehe Button unten "Online-Bewerbung", ein. Für E-Mail-Bewerbungen erstellen Sie ein PDF-Dokument (max. 5 MB, andere Dateiformate wie docx, zip, rar etc. werden nicht berücksichtigt) unter Angabe der Kennziffer 442025 bis zum 15.09.2025 an: siehe Button unten „E-Mail-Bewerbung“

Vorstellungsgespräche finden voraussichtlich am 10.10.2025 in Müncheberg statt.

Bei Rückfragen stehen Ihnen: Dr. Holger Döring (holger.doering(at)zalf.de · Tel. [phone]) und Prof. Katharina Helming (helming(at)zalf.de) zur Verfügung.

Postalisch zugesandte Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt.

Wenn Sie sich bewerben, erheben und verarbeiten wir Ihre personenbezogenen Daten gemäß Artikel 5 und 6 der EU-DSGVO nur zur Bearbeitung ihrer Bewerbung und für Zwecke, die sich durch eine mögliche zukünftige Beschäftigung beim ZALF ergeben. Nach sechs Monaten werden Ihre Daten gelöscht.