W TT W -Professur für Umweltmodellierung​/Environmental Data Science; m​/w​/d

W 1 TT W 2-Professur für Umweltmodellierung / Environmental Data Science (m/w/d) Befristung:

Verbeamtung auf Zeit

voraussichtlich zum 01.10.2026

Landau

Vollzeit

W 1 LBesG nach Tenure W 2 LBesG

Natur- und Umweltwissenschaften

Die Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) ist mit rund 17.000 Studierenden, mehr als 300 Professuren und rund 160 Studiengängen die Technische Universität des Landes Rheinland-Pfalz. Als Ort internationaler Spitzenforschung bietet sie exzellente Arbeitsbedingungen und Karrierechancen. Wer an der RPTU lernt, forscht oder arbeitet, erlebt ein weltoffenes Umfeld und gestaltet die Zukunft.

Es handelt sich um eine Stelle mit verbindlicher Tenure Track-Zusage gemäß § 55 Hochschulgesetz.

Die Stelle wird zunächst als W 1-Stelle im Beamtenverhältnis auf Zeit für sechs Jahre besetzt. Neben einer Zwischenevaluation mit orientierendem Charakter wird zum Ende der Laufzeit eine Tenure‑Evaluation auf der Grundlage klar definierter und transparenter Kriterien durchgeführt. Diese Kriterien werden bei der Berufung zusammen mit der zukünftigen Stelleninhaberin bzw. dem zukünftigen Stelleninhaber festgelegt. Nach erfolgreichem Abschluss der Tenure‑Evaluation erfolgt die Ernennung unter Berufung in das Beamtenverhältnis auf Lebenszeit in der Besoldungsgruppe W 2, sofern die allgemeinen dienstrechtlichen Voraussetzungen erfüllt sind.

Das Verfahren ist in der Satzung über die Qualitätssicherung bei Berufungen der RPTU geregelt.

Zur Stärkung unserer Forschung zu globalen Herausforderungen im Umweltbereich am Institut für Umweltwissenschaften (iES) im Fachbereich Natur- und Umweltwissenschaften suchen wir eine Persönlichkeit mit ausgewiesener Expertise auf dem Gebiet der Umweltmodellierung/Environmental Data Science. Wir freuen uns daher auf Bewerbungen, die das existierende Portfolio integrativ ergänzen.

Die Stelleninhaberin oder der Stelleninhaber soll das Fachgebiet in Forschung und Lehre vertreten.

Mögliche Forschungsschwerpunkte der neuen Kollegin/des neuen Kollegen sollen in der Theorie und Analyse der Struktur und Dynamik von Umweltsystemen aus ökologischer Perspektive liegen (z.

B. dynamische Modellierung von Populationen, Gemeinschaften, Netzwerken, Stoffkreisläufen, skalenübergreifende Modellierung). Die/der Stelleninhaber:in soll mit Daten anderer Arbeitsgruppen integrativ arbeiten. Dadurch erwarten wir eine enge Einbindung in bereits vor Ort etablierte Analysen anthropogener Stressoren (insbesondere der stofflichen Belastung) in Meta‑Ökosystemen und in entsprechende vorhandene Forschungsprogramme (z.

B. DFG Graduiertenkolleg System Link). Für geplante koordinierte Programme begrüßen wir zusätzlich Erfahrungen mit multiplen Stressoren, der Mischungstoxizität oder Environmental Data Science. Darüber hinaus ist ein Verständnis von empirischer Forschung (Felddatenerhebung, Versuchsplanung) für eine bestmögliche Integration wünschenswert. Die RPTU bietet Möglichkeiten, die Forschung der Stelleninhaberin/des Stelleninhabers in angrenzende Gebiete wie zum Beispiel Informatik, künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen zu entwickeln. Eine existierende oder geplante Einbindung in mindestens eines dieser Gebiete bis zur finalen Evaluation ist, vor dem Hintergrund einer breiteren Integration an der gesamten RPTU, wünschenswert.

Wir bitten um die Ausführung entsprechender Bestrebungen im Zuge der schriftlichen Bewerbung.

Der Fachbereich trägt unter anderem zu dem Bachelorstudiengang Umweltwissenschaften und den drei englischsprachigen Masterstudiengängen Environmental Sciences, Environmental Pollution Management/Ecotoxicology und Environmental Challenges and Human Responses bei. In der Lehre vertritt die Professur die Umweltmodellierung (u. a. ökologische Modellierung, Modellierung in der Ökotoxikologie) sowie angrenzende Gebiete (bspw. Statistik und/oder GIS). Sie trägt zur Qualitätssicherung und Weiterentwicklung von Studiengängen bei. Die Bereitschaft, in der Hochschulselbstverwaltung mitzuarbeiten, wird vorausgesetzt.

Vorausgesetzt werden ein erfolgreich abgeschlossenes…