Beschreibung

**Applied Sciences for Life** – in diesem Sinne verfügt die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf über ein einzigartiges, alle Lebensgrundlagen umfassendes Fächerspektrum. Über 700 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowie 156 Professorinnen und Professoren sind an vier Standorten (Freising, Triesdorf, Straubing, Schlachters) beschäftigt und arbeiten gemeinsam an einer nachhaltigen Zukunft.

An der Fakultät Nachhaltige Agrar- und Energiesysteme, Campus Weihenstephan (Freising), ist folgende Vollzeitstelle zu besetzen:

### Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d) im Bereich Computer Vision und Time Series Forecasting zur Prävention von Krankheiten in der Pflanzenproduktion

Kennziffer 2025-0018

Die Stelle ist vom 01.01.2026 – 31.12.2028 befristet.

**Ihr Aufgabengebiet:**

Wir suchen eine hochmotivierte Kandidatin/einen hochmotivierten Kandidaten (m/w/d) für eine wissenschaftliche Forschungsstelle zur Entwicklung Machine Learning-basierter Ansätze, um das Ausbruchsgeschehen von Pilzkrankheiten in der Pflanzenproduktion mithilfe von Computer Vision frühzeitig zu erkennen und Methoden für ein Frühwarnsystem mittels Time Series Forecasting zu entwickeln. Für die Position kommen sowohl Personen nach bzw. kurz vor Abschluss der Promotion als auch Personen mit Promotionswunsch in Frage.

- Mitarbeit an der Erkennung von Krankheitserregern auf Basis digitalmikroskopischer Bilddaten
- Weiterentwicklung von Modellen zur Erkennung derselben Erreger in neuartigen Sporenfallen
- Entwicklung von Methoden zur regional aufgelösten Vorhersage von Ausbruchsgeschehen mittels Time Series Forecasting
- aktiver Beitrag zur Reduktion des Einsatzes von Pflanzenschutzmitteln
- enge Zusammenarbeit mit Expertinnen und Experten im Bereich Pflanzenbau
- Verfassen wissenschaftlicher Publikationen und Präsentation der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen
- Möglichkeit zur Promotion wird ausdrücklich unterstützt (sofern keine Bewerbung als PostDoc erfolgt)

**Ihr Profil:**

- Erfahrung und Interesse in mindestens einem der Forschungsbereiche Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision oder Time Series Forecasting
- gute Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python) und Erfahrung mit Machine Learning- und Deep Learning-Frameworks (z. B. PyTorch)
- Interesse an Anwendungen im Agrarbereich
- wissenschaftliche Neugier, Teamfähigkeit und selbständige Arbeitsweise
- fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Deutschkenntnisse von Vorteil

**Einstellungsvoraussetzungen:**

Sie verfügen über ein erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [Univ.] oder Master) im Bereich Künstliche Intelligenz, Informatik, Bioinformatik, Statistik, Computer Vision, Agrarwissenschaften oder Landwirtschaft bzw. in einem vergleichbaren Studiengang.

**Wir bieten Ihnen:**

- faire Bezahlung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) mit regelmäßig tariflich vereinbarten Gehaltssteigerungen
- vermögenswirksame Leistung, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersversorgung
- Möglichkeit zur Fort- und Weiterbildung (BayLern, Sprachkurse, individuelle Seminare)
- attraktive Nebenleistungen wie Mensarabatt für Mitarbeitende, JobBike Bayern
- kostenlose Parkmöglichkeiten sowie je nach Standort gebührenfreies Laden von Elektrofahrzeugen
- Betriebsausflug, Teamevents, Feste und Veranstaltungen
- 30 Tage Urlaub bei einer Fünf-Tage-Woche sowie zusätzlich Heiligabend und Silvester arbeitsfrei
- Gesundheitsmanagement: Mental Health Coaching, Hochschulsport, bewegte Pause u. v. m.
- familienfreundliches Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten (Teilzeit, Gleitzeit innerhalb der Rahmenzeit) und je nach Position Home-Office-Möglichkeit

**Hinweise:**

Die Einstellung soll zum 01.01.2026 (vorbehaltlich der tatsächlichen Bewilligung der Projektmittel und Durchführung des Forschungsvorhabens) erfolgen. Die Bezahlung erfolgt nach den tarifrechtlichen Bestimmungen, bei Vorliegen der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV-L.

Bei im Wesentlichen gleicher Eignung werden schwerbehinderte Personen bevorzugt eingestellt. Bitte weisen Sie auf eine vorliegende Schwerbehinderung oder Gleichstellung ggf. bereits in der Bewerbung hin. Wir begrüßen die Bewerbung aller Geschlechter.

**Sie wollen Teil unseres Teams werden?**

Wenn Sie die Anforderungen erfüllen, dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung über unser unten angebotenes Online-Formular. Bitte bewerben Sie sich mit einem Bewerbungsanschreiben, einem tabellarischen Lebenslauf, Berufs- bzw. Studienabschlüssen und qualifizierten Arbeitszeugnissen. Bitte beachten Sie, dass wir unsere Stellen nur nach Eignung, Leistung und Befähigung besetzen; wir können Sie daher im weiteren Verfahren nur dann berücksichtigen, wenn Sie uns Nachweise hierüber vorlegen.

Ausländische Berufsabschlüsse/Ausländische Hochschulabschlüsse können nur berücksichtigt werden, wenn Sie einen Nachweis über die Gleichwertigkeit/Anerkennung vorweisen können. Die hierfür zuständige Stelle finden Sie über das Portal „Anerkennung in Deutschland“.

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über den Button „JETZT BEWERBEN“ ([Online-Formular](https://jobs.hswt.de/de/jobs/25/intro)) bis spätestens 01.10.2025. Bewerbungen per Post oder per E-Mail werden nicht berücksichtigt.

**Weitere Auskünfte erteilt Ihnen gerne:**

Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT), Am Hofgarten 4, 85354 Freising

**für Fragen hinsichtlich des Bewerbungsprozesses bzw. der Einstellung:**

E-Mail: [stellenausschreibung@hswt.de](https://mailto:stellenausschreibung@hswt.de)

**für fachliche Fragen:**

Herr Prof. Dr. Florian Haselbeck

Tel.: +49 8161 71-6477

E-Mail: [florian.haselbeck@hswt.de](https://mailto:florian.haselbeck@hswt.de)

**für Fragen schwerbehinderter sowie ihnen gleichgestellter Personen:**

E-Mail: [schwerbehindertenvertetung@hswt.de](https://mailto:schwerbehindertenvertetung@hswt.de)