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Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in für Fernerkundung und Machine Learning zur Modellierung trockenheitsbedingter Waldschäden

Die Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL gehört mit rund 600 Mitarbeitenden zum ETH-Bereich. Sie befasst sich mit der nachhaltigen Nutzung und dem Schutz der Umwelt sowie mit einem verantwortungsvollen Umgang mit Naturgefahren.

Die Forschungseinheit Waldressourcen und Waldmanagement erfasst und analysiert Veränderungen in der Landschaft und im Wald. Im Projekt Forest-LENS untersuchen wir Trockenheitssymptome in Buchenbeständen. Grundlage bildet eine bereits entwickelte Sentinel-2- und Machine-Learning-basierte Prozessierungspipeline zur Erfassung solcher Symptome, die räumlich und methodisch erweitert wird. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Einfluss der Waldstruktur auf die Trockenheitsresilienz von Buchen. Dazu kombinieren wir satellitenbasierte Trockenheitsindikatoren mit aus LiDAR-Daten abgeleiteten Waldstrukturinformationen sowie weiteren Umwelt- und Standortdaten.

Die Stelle ist in der Forschungsgruppe GIS angegliedert und wir suchen für die Dauer von zwei Jahren per sofort oder nach Vereinbarung eine wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in.

Sie verfügen über ein abgeschlossenes Doktorat in Umweltwissenschaften, Forstwissenschaften oder Fernerkundung sowie über ausgewiesene Erfahrung als Data Scientist. Zudem erwarten wir sehr gute Kenntnisse in der räumlichen Modellierung mit Machine Learning, fundierte Erfahrung in der Verarbeitung von Sentinel-2, Planet Scope- und LiDAR-Daten sowie vertiefte Kenntnisse in der Modellierung von Trockenheitssymptomen in Waldökosystemen. Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung im Umgang mit großen Raster- und Vektordatensätzen werden vorausgesetzt.

Zudem bezeichnen Sie sich als engagierte, selbstständige und sorgfältig arbeitende Person, die komplexe räumliche Analysen zielgerichtet umsetzt und ihre Ergebnisse für Wissenschaft und Praxis verständlich aufbereitet. Sie verständigen sich verhandlungssicher auf Englisch und Deutsch (mindestens auf Niveau B1) und weisen Erfahrungen im wissenschaftlichen Publizieren aus.

An der WSL sind Vielfalt und Inklusion gelebte Werte. Wir setzen uns engagiert für die Gleichstellung der Geschlechter sowie für die Förderung eines offenen und inklusiven Arbeitsklimas ein.