Wir wollen eine Erde, auf der es sich zu leben lohnt. Mit unserer angewandten Forschung zu Circular Economy, Carbon Management, Green Hydrogen und Local Energy Systems leisten wir konkrete Beiträge zum Erreichen der 17 Sustainable Development Goals der Vereinten Nationen. Unsere Mitarbeitenden forschen in den Bereichen Energie, Umwelt, Sicherheit, Gesundheit, Kommunikation und Mobilität.

Unsere Abteilung konzentriert sich auf die Integration von Multisensordaten zur Verbesserung von Indoor-Farming-Systemen. Wir sammeln Daten von verschiedenen Sensoren und wollen ein einheitliches System entwickeln, das diese verschiedenen Datenquellen kombiniert und analysiert. Durch den Einsatz optischer Technologien wie Raman und Fluoreszenz bewerten wir die Pflanzenqualität in Abhängigkeit von den Anbaubedingungen und verbessern so letztlich die Effizienz der Landwirtschaft.

Was Du bei uns tust

Literaturrecherche
Integration und Analyse von Daten aus mehreren Sensoren, um ein einheitliches System aufzubauen
Entwicklung von Methoden zur Kombination und Interpretation verschiedener Sensorergebnisse für aussagekräftige Erkenntnisse
Nutzung von Datentools (R/ Python) für Datenverarbeitung, Modellierung und Visualisierung

Was Du mitbringst

Aktuelles Master-Studium im Bereich Data Science, Biologie, Agrarwissenschaften, Umwelttechnik oder Umweltingenieurwesen
Erfahrung in der statistischen Datenanalyse (mit R oder Python)
Hohes Interesse an Indoor-Farming und vertikaler Landwirtschaft
Grundkenntnisse über optische Daten sind von Vorteil
Fließende Englischkenntnisse

Ausführliche Informationen zur Stellenausschreibung kannst Du hier einsehen. Hier kannst Du auch direkt online Deine Bewerbung einreichen. Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!