Aktiviere Job-Benachrichtigungen per E-Mail!

Technische Beschäftigte (m/w/d/x) im Bereich Wald- und Umweltmonitoring und -sensorik

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

Freiburg im Breisgau

Vor Ort

EUR 40.000 - 60.000

Vollzeit

Heute
Sei unter den ersten Bewerbenden

Zusammenfassung

Eine deutsche Universität in Freiburg sucht eine Technische Beschäftigte (m/w/d/x) im Bereich Wald- und Umweltmonitoring. Die Rolle umfasst die Entwicklung und Wartung eines Sensor-Netzwerks in den Wäldern sowie die Durchführung von Datenerhebungen. Ideale Kandidaten haben ein abgeschlossenes Studium in relevanten Bereichen und mehrjährige Berufserfahrung. Flexible Arbeitszeitmodelle und Unterstützung in Fort- und Weiterbildungsmaßnahmen werden angeboten.

Leistungen

Flexible Arbeitszeitmodelle
Unterstützung bei Fort- und Weiterbildungsmaßnahmen
Kollegiales Team

Qualifikationen

  • Abgeschlossenes Studium in Forst-, Umwelt-, Agrarwissenschaften oder Technikerausbildung.
  • Mindestens mehrjährige Berufserfahrung in einem relevanten Bereich.
  • Bereitschaft für mehrtägige Dienstreisen.

Aufgaben

  • Aufbau und Wartung eines Sensor-Netzwerks in Wäldern.
  • Durchführung von Datenerhebungen mit Sensoren.
  • Entwicklung von Datenloggern und Sensoren.

Kenntnisse

Sensoren und Datenlogger
IT-Kenntnisse
Programmierkenntnisse
Gute Kommunikationsfähigkeiten
Teamfähigkeit

Ausbildung

B.Sc. in Forst-, Umwelt-, Agrarwissenschaften oder verwandten Bereichen
Jobbeschreibung
Technische Beschäftigte (m/w/d/x) im Bereich Wald- und Umweltmonitoring und -sensorik

NEU Vollzeit Werkstatt / Technik

Für den neuen Exzellenzcluster Future Forests an der Universität Freiburg suchen wir eine Technische Beschäftigte (m/w/d/x) im Bereich Wald- und Umweltmonitoring und -sensorik

  • Bewerbungsfrist: 30. November 2025
  • Veröffentlichungsdatum: 13. November 2025
  • Eintrittstermin: Zum nächstmöglichen Zeitpunkt.
  • Arbeitsumfang: Vollzeitstelle
  • Kennziffer: 00004645
Beschreibung

mit starkem Fokus auf Wald- und Umweltmonitoring und Umweltsensorik für die Beobachtung von klimatischen, hydrologischen, ökologischen und physiologischen Prozessen in Wäldern. Sie kümmern sich um die Beschaffung, den Aufbau, die Wartung und die Weiterentwicklung eines einzigartigen Sensor-Netzwerks in den Wäldern des Schwarzwaldes und der Oberrheinebene. Dabei sollen sie selbständig Stationen testen, aufbauen und ausbringen, Datenerhebungen mit verschiedenen Sensoren und Datenloggern, sowie Beprobungen von Pflanzen, Wasser- und Bodenproben durchführen. Die eigenständige Entwicklung und Optimierung von Datenloggern, neuen Sensoren und der Qualitätssicherung ist wünschenswert. Sie werden auch Experimente und Messkampagnen in Zusammenarbeit mit einem engagierten Team von weiteren Technikerinnen/Technikern und Wissenschaftlerinnen/Wissenschaftlern unterstützen.

Der Exzellenzcluster Future Forests ist ein interdisziplinäres Forschungszentrum, das sich Fragen der Anpassung und Transformation von Wäldern und ihrer gesellschaftlichen Nutzung an den globalen Wandel widmet. Zukunftsorientierte Forschung zu den komplexen Wechselwirkungen zwischen Wald und Gesellschaft wird hier mit herausragender, internationaler Sichtbarkeit von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert. Future Forests vereint mehr als 50 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus vier Fakultäten sowie außeruniversitären Partnerinstitutionen.

Ihr Profil
  • Abgeschlossenes Studium (mind. B.Sc.) in Forst-, Umwelt-, Agrarwissenschaften, Ingenieurwesen oder eng verwandtem Bereichen oder Technikerausbildung oder vergleichbare berufliche Qualifikation
  • Möglichst mehrjährige Berufserfahrung in einem relevanten Bereich (wie z.B. Umwelttechnik, Land- oder Forstwirtschaft, Wasserbau, Messwesen).
  • Kenntnisse von Sensoren und Datenloggern im Umweltbereich, generelle IT-Kenntnisse, Programmierkenntnisse von Vorteil
  • Interesse in Datenerhebung und Aufbau von Umweltmonitoring-Netzwerken und Experimenten
  • Bereitschaft für mehrtägige Dienstreisen
  • gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Eignung für Arbeiten im Gelände und Wald unter allen Witterungsverhältnissen und in teils unwegsamem Gelände
  • Führerschein Klasse B
  • Strukturierte, selbstständige und serviceorientierte Arbeitsweise
  • Engagement, Teamfähigkeit und Eigenständigkeit sowie hohe Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit.
Wir bieten
  • Eine zentrale, verantwortungsvolle Position in einem exzellenten Forschungsverbund mit hoher internationaler Sichtbarkeit
  • Die Möglichkeit, das Umweltmonitoring des Excellenzclusters aktiv mitzugestalten
  • Kollegiales, engagiertes und interdisziplinäres Team mit Raum für eigene Ideen
  • Flexible Arbeitszeitmodelle und Angebote zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf
  • Unterstützung bei Fort- und Weiterbildungsmaßnahmen
  • Vergütung nach den tariflichen Regelungen des TV-L 11

Da die Universität sich an den Prinzipien der Gleichstellung und Vielfalt orientiert, begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter und sexueller Orientierung.

Bewerbung

Bitte laden Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse) in einer PDF-Datei bis spätestens 30.11.2025 in das Bewerbungssystem der Universität Freiburg .

Für Rückfragen steht Ihnen Herr Ronny Rotbarth ( ronny.rotbarth@waldbau.uni-freiburg.de ) gerne zur Verfügung.

Die Stelle ist befristet bis 31. Dezember 2031. Die Vergütung erfolgt nach TV-L11.

Für die hier ausgeschriebene Position freuen wir uns besonders über Bewerbungen von Frauen.

Bitte bewerben Sie sich mit o. g. Unterlagen unter Angabe der Kennziffer 00004645 bis spätestens 30. November 2025. Ihre Bewerbung richten Sie bitte in schriftlicher oder elektronischer Form an:

Universität Freiburg
Stefan-Meier-Str. 7679104 Freiburg

Für nähere Informationen steht Ihnen Ronny Rotbarth unter Tel. +49 761 203-3675 oder E-Mail ronny.rotbarth@waldbau.uni-freiburg.de zur Verfügung.

Jetzt bewerben

Hol dir deinen kostenlosen, vertraulichen Lebenslauf-Check.
eine PDF-, DOC-, DOCX-, ODT- oder PAGES-Datei bis zu 5 MB per Drag & Drop ablegen.