wissenschaftli­che/r Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter (m/w/d) gesucht

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An der Fakultät Verkehrswissenschaften "Friedrich List", Institut für Verkehrsplanung und Straßenverkehr, ist an der Professur für Verkehrsökologie zum 01.11.2026 eine Stelle als

wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter (m/w/d)
im Arbeitsfeld „Sauberer Verkehr, insb. Analysis of Vehicle Emissions“
(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)

bis 31.03.2029 (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG) mit der Option der Aufstockung und Verlängerung, mit 80 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit, zu besetzen. Es besteht die Gelegenheit zur eigenen wiss. Weiterqualifikation.

Ihre Aufgaben:

Unsere Arbeitsgruppe hat eine Datenbank aufgebaut, die europaweite Remote Emission Sensing Messungen der letzten Jahrzehnte umfasst und als Alleinstellungsmerkmal betrachtet werden kann. Sie entwickeln diese Datenbank kontinuierlich weiter, integrieren neue Feld- und Labormessungen (Remote Sensing, Plume Chasing, PEMS und andere) und werten diese mit fortgeschrittenen analytischen und statistischen Methoden im Detail aus. Gewünscht sind dabei insb. multivariate Analysen und Machine Learning Ansätze. Dabei stehen Sie im Austausch mit Emissionsexperten in Europa und sind verantwortlich für entsprechende Drittmittelprojekte. Idealerweise übernehmen Sie die Leitung der Arbeitsgruppe aus mehreren Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern.
Ihre Erfahrungen fließen in die Lehre ein, insb. durch Betreuung von Vorlesungen, Seminaren und studentischen Arbeiten (gem. HSDAVO). Sie veröffentlichen ferner Ihre Ergebnisse auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften. Sie arbeiten mit bei der Akquise und Bearbeitung weiterer Projekte, um das Themenfeld auszubauen und ggf. auch Ihre Stelle aufzustocken.

Voraussetzungen:

• mindestens guter wiss. Hochschulabschluss der Fachrichtungen Verkehrs- oder Wirtschaftsingenieurwesen, Umwelttechnik, Physik, Data Science, Informatik oder verwandter Gebiete
• nachgewiesene Erfahrung in der Analyse großer Datenmengen, beispielsweise mit multivariater Statistik oder mit Machine Learning
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken, beispielsweise mit PostgreSQL
• Kenntnisse in Linux, Git-Bash und der Konfiguration von Virtual Machines
• Selbständigkeit und Eigeninitiative, gepaart mit Offenheit für Diskussion und Feedback
• Englisch- und Deutschkenntnisse, davon eine Sprache auf C1-Niveau, die andere auf B1-Niveau

Eine einschlägige Promotion, nachgewiesene Erfahrungen in der Leitung von Projekten und in der Einwerbung von Drittmitteln sind von Vorteil.

Bewerben Sie sich bis zum 14.10.2026 bevorzugt über das SecureMail-Portal der TUD,  mit einem PDF–Dokument an .

Bitte beachten Sie die detaillierten Vorgaben zur Bewerbung in der vollständigen Stellenausschreibung.