Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Nutztierwissenschaften
Georg-August-Universität Göttingen
Deutschland

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (w/m/d)

Einrichtung: Department für Nutztierwissenschaften (ID 15246)

Ansprechpartner: Herr Dr. Torsten Pook

Besetzungsdatum: ab sofort

Veröffentlichungsdatum: 20.10.2020

Am Department für Nutztierwissenschaften, Abteilung Tierzucht und Haustiergenetik, der Georg-August-Universität Göttingen ist eine Stelle als

wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (w/m/d)

mit 100 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit (zzt. 39,8 Stunden/Woche) befristet für die Dauer von drei Jahren zu besetzen. Die Entgeltzahlung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 TV-L.

Das Aufgabenfeld umfasst die Entwicklung eines Tools zur Optimierung von Zuchtprogrammen auf Basis des bestehenden R-Pakets MoBPS (Modular Breeding Program Simulator, https://mobps.de/) und erfolgt in Kooperation mit einem international führenden Pflanzenzüchtungs- und Biotechnologieunternehmen. Wesentliche Bestandteile der Arbeit sind die Anwendung und Entwicklung von Methoden der stochastischen Optimierung und die effiziente Programmierung datenintensiver Prozesse sowie Weiterentwicklung einer grafischen Nutzer-Schnittstelle. Das entwickelte Softwaretool wird dazu dienen hochkomplexe Pflanzenzuchtprogramme detailliert abzubilden und unter verschiedensten Gesichtspunkten zu optimieren.

Gefordertes Profil:

Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich der Mathematik, Informatik oder Agrarwissenschaften mit statistischem Schwerpunkt.
Gute Programmierkenntnisse in R / C / JavaScript oder ähnlichen Programmiersprachen.
Kenntnis in der quantitativen Genetik, Züchtung und Prozessoptimierung sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
Bereitschaft zur Arbeit in einer internationalen Forschungsgruppe und längeren innereuropäischen Auslandsaufenthalten. Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Die Stelle soll der Qualifizierung des wissenschaftlichen Nachwuchses dienen und bietet die Möglichkeit zur Promotion.

Die Universität Göttingen strebt in den Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Sie versteht sich als familienfreundliche Hochschule und fördert die Vereinbarkeit von Wissenschaft/Beruf und Familie. Die Universität hat sich zum Ziel gesetzt, mehr schwerbehinderte Menschen zu beschäftigen. Bewerbungen Schwerbehinderter erhalten bei gleicher Qualifikation den Vorzug.

Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen werden bis zum 13. Dezember 2020, nur in elektronischer Form (als ein PDF-Dokument), erbeten an Georg-August-Universität Göttingen, Department für Nutztierwissenschaften, Abt. Tierzucht und Haustiergenetik,Albrecht-Thaer-Weg 3, 37075 Göttingen. E-Mail: tierzucht@agr.uni-goettingen.de

Für Rückfragen steht Ihnen Herr Dr. Torsten Pook (E-Mail: torsten.pook@uni-goettingen.de) zur Verfügung.

Reichen Sie bitte die Bewerbungsunterlagen nur als ein PDF-Dokument per Email ein. Die Unterlagen werden nach einer Aufbewahrungsfrist von drei Monaten nach Abschluss des Verfahrens gelöscht.

Hinweis:

Wir weisen darauf hin, dass die Einreichung der Bewerbung eine datenschutzrechtliche Einwilligung in die Verarbeitung Ihrer Bewerberdaten durch uns darstellt. Näheres zur Rechtsgrundlage und Datenverwendung finden Sie im Hinweisblatt zur Datenschutzgrundverordnung (DSGVO).

The Department of Animal Sciences, Division Animal Breeding and Genetics at the University of Goettingen is looking to fill the position of a

Research Assistant (all genders welcome)

The salary is according to the German pay scale E 13 TV-L (100 %) with regular working hours (39,8 hours/week). The position is limited to 3 years.

The field of activity includes the development of a tool for the optimization of breeding programs based on the existing R-package MoBPS (Modular Breeding Program Simulator, https://mobps.de/) and is in cooperation with a leading international plant breeding and biotechnology company. Essential parts of the work are the application and development of methods for stochastic optimization and the efficient programming of data-intensive processes as well as further development of a graphical user interface. The developed software tool will be used to model highly complex plant breeding programs in detail and to optimize them under different aspects.

Your profile:

University degree in mathematics, computer science or agricultural sciences with focus on statistics.
Good programming skills in R / C / JavaScript or similar programming languages.
Knowledge in quantitative genetics, breeding and process optimization is desirable but not mandatory.
Willingness to work in an international research group and longer stays abroad within Europe. Proficiency in English.

This post is designed to serve in fostering young researchers and give the successful applicant the opportunity to pursue a doctoral degree.

The University of Goettingen is an equal opportunities employer and places particular emphasis on fostering career opportunities for women. Qualified women are therefore strongly encouraged to apply in fields in which they are underrepresented. The university has committed itself to being a family-friendly institution and supports their employees in balancing work and family life. The mission of the University is to employ a greater number of severely disabled persons. Applications from severely disabled persons with equivalent qualifications will be given preference.

Please send your application with the usual documents (also in electronic form) by December 13, 2020 to University of Goettingen, Department of Animal Science, Division Animal Breeding and Genetics, Albrecht-Thaer-Weg 3, 37075 Goettingen, Email: tierzucht@agr.uni-goettingen.de

For further information please contact Dr. Torsten Pook (email: torsten.pook@uni-goettingen.de).

Please note:

With submission of your application, you accept the processing of your applicant data in terms of data-protection law. Further information on the legal basis and data usage is provided in the Information General Data Protection Regulation (GDPR)


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