Die Abteilung Forstökonomie und nachhaltige Landnutzungsplanung sucht eine/n

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

zur Mitarbeit im DFG-geförderten Forschungsprojekt „Die Rolle der Beta-diversität zur Erhöhung der Resilienz von Ökosystemleistungen und ökonomischen Indikatoren von Waldlandschaften“

Die Stelle ist zum 1. Oktober 2026 für 3,5 Jahre zu besetzen. Die Vergütung erfolgt nach TVL-E13 (65 % einer regelmäßigen Wochenarbeitszeit, entsprechend 25,87 Stunden pro Woche). Der Arbeitsort ist Göttingen.

Was wir bieten
Das Projekt und die Doktorandenstelle sind Bestandteil der von der DFG finanzierten Forschungsgruppe FOR 5375 „Erhöhung der strukturellen Diversität zwischen Waldbeständen zur Erhöhung der Multidiversität und Multifunktionalität in Produktionswäldern“. Dieser Verbund, bestehend aus 12 deutschen Forschungseinrichtungen und internationalen Partnern, untersucht, wie die Erhöhung der Strukturvielfalt zwischen Waldflächen durch waldbauliche Eingriffe, die Biodiversität und die Ökosystemfunktionen verbessert. Das Forschungsteam ist interdisziplinär aufgestellt und bringt Fachkenntnisse aus Ökologie, Forstwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften und Fernerkundung zusammen. Die Forschungsgruppe bietet ein stark interdisziplinäres und dynamisches Forschungsumfeld und bringt Sie mit international führenden Experten auf diesem Gebiet zusammen: https://www.uni-wuerzburg.de/for5375/

Innerhalb der Forschungsgruppe werden Sie den Einfluss der Beta-Diversität auf die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit, Stabilität und Resilienz von Waldbeständen und Landschaften untersuchen. Wir wollen untersuchen, wie die räumliche und zeitliche Asynchronität forstwirtschaftlicher Eingriffe am besten gesteuert werden kann, um die Widerstandsfähigkeit gegenüber Störungen zu erhöhen und gleichzeitig Zielkonflikte zwischen Ökosystemleistungen zu verringern. Das Projekt umfasst die Kopplung forstökonomischer Simulations- und Optimierungsansätze mit dem Waldlandschaftssimulationsmodell iLand. Das Projekt wird in enger Zusammenarbeit mit der Gruppe für Ökosystemdynamik und Waldbewirtschaftung an der Technischen Universität München (Prof. Seidl) durchgeführt.

Ihr Profil
Abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulbildung (Master/Diplom) im Bereich Forstwissenschaften, Umweltökonomie, Umweltmodellierung oder verwandten Fachgebieten (mindestens mit der Note „gut“)
Kenntnisse und erste Erfahrungen mit forstökonomischen Methoden und/oder Simulationsansätzen
Erste Erfahrungen mit „R“ und/oder einer anderen Programmiersprache für Data Science und/oder Optimierung
Motivation, sich intensiv mit forstökonomischen Simulations- und Optimierungsansätzen an der Schnittstelle zwischen Waldökologie, Waldbewirtschaftung und Wirtschaftswissenschaften auseinanderzusetzen
Kenntnisse der deutschen Waldbewirtschaftung und klassischer Waldbewertungsmethoden sind von Vorteil.
Deutschkenntnisse für die Zusammenarbeit mit Waldbesitzenden und -Bewirtschaftern sind von Vorteil.
Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind Voraussetzung

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 berufliche Teilhabe von schwerbehinderten Beschäftigten sieht sich die Universität in besonderer Weise verpflichtet und begrüßt deshalb Bewerbungen schwerbehinderter Menschen. Bei gleicher Qualifikation erhalten Bewerbungen Schwerbehinderter den Vorzug. Eine Behinderung bzw. Gleichstellung ist zur Wahrung der Interessen bereits in die Bewerbung aufzunehmen.

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung (Motivationsschreiben mit den üblichen Unterlagen in englischer oder deutscher Sprache in elektronischer Form als ein zusammenhängendes pdf-Dokument bis zum 31.05.2026 an felap@uni-goettingen.de.

Für Rückfragen steht Ihnen Prof. Dr. Carola Paul (Tel.: 0551 39-26762, carola.paul@uni-goettingen.de ) zur Verfügung.

Weitere Information zu unserem Team finden Sie hier: www.uni-goettingen.de/felap

Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung akzeptieren Sie die Verarbeitung Ihrer Bewerberdaten gemäß dem Datenschutzgesetz. Weitere Informationen zum anwendbaren Recht und zur Datennutzung finden Sie hier: www.uni-goettingen.de/hinweisdsgvo.