Weiter sollten Sie Erfahrung in biochemischen, molekularbiologischen, mikrobiologischen und evolutionsbiologischen Methoden mitbringen. Vertiefte Kenntnisse und Erfahrungen in der biochemischen Analyse von Proteinen sowie in der genetischen Manipulation von Bakterien sind von Vorteil, ebenso wie Erfahrung mit Fluoreszenzmikroskopie und Bioinformatik.
Darüber hinaus erwarten wir folgende Qualifikationen: überdurchschnittliche Studienleistungen selbstständige und professionelle Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Eigeninitiative ausgeprägte Einsatzbereitschaft sowie Flexibilität, Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit sehr gute EDV-Kenntnisse (MS Office, CAD-Programme wünschenswert) sehr gutes Ausdrucksvermögen, fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse sind Grundvoraussetzung, Auslandserfahrung wünschenswert Interesse an wissenschaftlicher Arbeit, der Promotion, der Beratung von Industrieunternehmen sowie an der Vorbereitung und Durchführung universitärer Lehre Vorkenntnisse (theoretisch oder praktisch) im Bereich Fabrikplanung wünschenswert Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Darüber hinaus erwarten wir folgende Qualifikationen: überdurchschnittliche Studienleistungenselbstständige und professionelle Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Eigeninitiativeausgeprägte Einsatzbereitschaft sowie Flexibilität, Kommunikationsstärke und Teamfähigkeitsehr gute EDV-Kenntnisse sowie ausgeprägte Datenaffinität und Programmierkenntnisse (erforderlich: MS Office, Python)sehr gutes Ausdrucksvermögen, fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse sind Grundvoraussetzung, Auslandserfahrung wünschenswertInteresse an wissenschaftlicher Arbeit, der Promotion, der Beratung von Industrieunternehmen sowie an der Vorbereitung und Durchführung universitärer LehreVorkenntnisse (theoretisch oder praktisch) im Bereich Produktionsmanagement wünschenswert Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Fernerkundungs- und Bilddaten, klimatische oder hydrologische Daten)Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen, räumlicher Optimierung oder anderer Methoden aus dem Bereich Künstliche Intelligenz (KI)gute Kenntnisse in einer Programmiersprache, z.B. Python, R oder Matlabgute Kenntnisse in ArcGIS oder QGISeine ausgeprägte Motivation, die Umweltplanung durch KI-gestützte Methoden weiterzuentwickeln und sowohl Klimawandel als auch Biodiversitätsverlust zu bekämpfen Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Überdurchschnittliche Studienleistungen sind vorteilhaft. Gute Kenntnisse empirischer Forschungsmethoden (z.B. Umgang mit großen Datensätzen und/oder Durchführung von Experimenten) Wissenschaftliche Neugierde und Spaß am wissenschaftlichen Arbeiten Sehr gute Englischkenntnisse Kommunikations- und Teamfähigkeit, Engagement sowie die Fähigkeit zu eigenverantwortlicher Arbeit Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Voraussetzung für die Einstellung ist ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (in Englisch als Fremdsprache (TEFL/ TESOL)) oder Angewandter Linguistik / Sprachlehrforschung / Sprachdidaktik kombiniert mit nachgewiesenen technischen oder naturwissenschaftlichen Kenntnissen (bspw. im Bachelor oder Master). Darüber hinaus bringen Sie folgende Qualifikationen und Kompetenzen mit: Zertifizierte englischsprachige Kenntnisse auf C2 Niveau oder Erstsprache sowie mindestens B1 Kenntnisse Deutsch in Wort und Schrift Promotion in einem der oben genannten Hochschulstudien.
Darüber hinaus bringen Sie folgende Qualifikationen mit: sehr gute Kenntnisse in Machine Learning und/oder Deep Learningfundierte Programmierkenntnisse (z. B. Python)Erfahrung im Umgang mit Large Language Models und/oder AgentensystemenErfahrung mit experimenteller Evaluation und wissenschaftlicher MethodikFähigkeit zu eigenständigem wissenschaftlichen Arbeitensehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Von Vorteil sind außerdem: Erfahrung mit Multi-Agent-Systemen oder verteilten ArchitekturenKenntnisse in MLOps, Reproduzierbarkeit und wissenschaftlicher SoftwareentwicklungErfahrung mit Open-Science-PraktikenErfahrung in interdisziplinärer Zusammenarbeit Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Ihr Profil: Sie sind Facharzt für Innere Medizin (m/w/d) oder Facharzt der Kardiologie (m/w/d) mit Erfahrung im Bereich der Katheterablation Zusätzliche Kenntnisse in der Elektrotherapie (Schrittmacher-, ICD- u. CRT-Therapie) wären von Vorteil Sie haben Interesse an wissenschaftlicher Tätigkeit (wird gefördert) Freude an einer verantwortungsvollen klinischen Tätigkeit Persönlichkeit mit hoher sozialer Kompetenz, die das EPU-Team ergänzt und das Konzept einer persönlichen, patientenorientierten Elektrophysiologie mit hoher fachlicher Kompetenz unterstützt Sie besitzen die deutsche FA-Urkunde Ihre Perspektive: Ein attraktiver und anspruchsvoller Arbeitsplatz in einer modern strukturierten Klinik mit ansprechender Arbeitszeitregelung durch Abschaffung des Bereitschaftsdienstes und Einrichtung eines modifizierten Schichtbetriebes Es besteht die Möglichkeit, die Zusatzqualifikationen Invasive Elektrophysiologie und/ oder Aktive Herzrhythmus-Implantete zu erwerben oder zu beenden Unterstützung und Förderung des Besuchs von Fortbildungsveranstaltungen Promotionen und Habilitationen sind möglich Abwechslungsreiche Tätigkeit in Vollzeit in einem freundlichen, engagierten Team Attraktive Sozialleistungen sowie eine zusätzliche Altersvorsorge Betreuungsmöglichkeiten für Ihre Kinder in der hauseigenen Kindertageseinrichtung Interesse?
Darüber hinaus erwarten wir folgende Qualifikationen: Erforderlich sind sehr gute empirische Kenntnisse sowie erste Erfahrungen in der Auswertung von großen DatensätzenEs müssen erste Erfahrungen mit der Nutzung von Statistiksoftware vorliegen (z.B.
Voraussetzung für die Einstellung ist ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master) in Politikwissenschaft, Verwaltungswissenschaft oder Data Science; wünschenswert ist eine abgeschlossene Promotion in diesem BereichUnternehmerisch denkende Persönlichkeit mit starkem Interesse an Themen der öffentlichen Verwaltung und Künstlichen IntelligenzSehr gute Kenntnisse empirischer Forschungsmethoden sowie Erfahrung in Datenerhebung und -management; idealerweise belegt durch eigene PublikationenAusgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten sowie hohe Eigenmotivation und SelbstorganisationInternationale Ausrichtung und sehr gute Deutsch- und EnglischkenntnisseBereitschaft zur Zusammenarbeit und Kommunikation mit deutschen Verwaltungsbehörden im Rahmen eines kooperativen DatenerhebungsprozessesVon Vorteil sind Erfahrung mit quantitativen Methoden, Programmierkenntnisse in R und/oder Python, oder Kenntnisse in computergestützter Textanalyse und Large Language Models Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Weitere Qualifikationen sind: Erfahrung mit feldökologischen Methoden, insbesondere Vegetationsaufnahmen, sicherer Artenbestimmung (mindestens in Mitteleuropa) und Probenahmesolide Kenntnisse moderner quantitativer Methoden der Datenanalyse (z. B. in R oder Python)Erfahrung in der Beantragung von Drittmitteln oder substanzielle Beteiligung an entsprechenden Anträgensehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift für die Durchführung von Lehrveranstaltungen Von Vorteil sind folgende Kompetenzen und Fähigkeiten: ausgeprägte Lehrmotivation und didaktische Kompetenzhohe Organisationsfähigkeit und Belastbarkeit, insbesondere bei lehrintensiven Aufgabenselbstständige und zugleich teamorientierte ArbeitsweiseErfahrung im Umgang mit Vegetationsdatenbanken (z.
(Word, Excel, Power-Point) setzen wir voraus.Wir erwarten Team- und Kommunikationsfähigkeit.Erfahrung mit bodenchemischen und bodenphysikalischen Analysemethoden sind von Vorteil; Kenntnisse zur Spektralanalytik von Vorteil.Erfahrung in der Verarbeitung und Auswertung fernerkundlicher optischer Daten / Hyperspektraldaten, Kenntnisse von GIS und Programmierfähigkeiten sind von Vorteil.Geländeerfahrungen ist erwünscht.ein Führerschein der Klasse B Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Darüber hinaus sind folgende Qualifikationen und Fähigkeiten wünschenswert: Eigeninitiative, Kreativität zur Entwickelung eigener Ideen, EntscheidungsfreudigkeitKenntnisse im Bereich Netzanbindung, Netzanschlusseigenschaften und Bereitstellung von SystemdienstleistungenErfahrungen in der Netzmodellierung, Netzberechnung und Netzanalysefortgeschrittene Kenntnisse in MATLAB/Simulink sowie ein sicherer Umgang mit MS OfficeErfahrungen mit der Software DIgSILENT PowerFactoryMotivation, sich in neue Themen einzuarbeitenexzellente Fähigkeiten im wissenschaftlichen Schreiben und in der Kommunikation auf Deutsch (C1) und Englisch (B2) Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Sie haben idealerweise Basiswissen in einer oder mehreren modernen Programmiersprachen (insbesondere Python) sowie erste Erfahrungen in der Datenaufbereitung und im Umgang mit Schnittstellen (APIs). Wünschenswert sind außerdem Kenntnisse zu Persistent Identifiern (PIDs) und bibliographischen Daten. Darüber hinaus bringen Sie folgende Qualifikationen mit: Organisationsfähigkeit und Eigeninitiative bei der Erschließung neuer Themen und der Ausgestaltung neuer ArbeitsfelderErfahrungen in der Projektarbeit und -dokumentationVerantwortungsbewusstsein und eine strukturierte und analytische ArbeitsweiseTeam- und Serviceorientierungausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, sehr gute Deutsch- und EnglischkenntnisseBereitschaft zu kontinuierlicher Weiterbildung und zu gelegentlichen Dienstreisen (Netzwerkpartner*innen, Veranstaltungen) Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Eine Promotion oder einschlägige Berufserfahrung wird erwartet. Sie haben sehr gute Kenntnisse in modernen Programmiersprachen, insbesondere in Python, und Erfahrung in moderner Softwareentwicklung im Team (Git/GitHub, Code Reviews, Issue-Tracking).
Kernqualifikationen: Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder gleichwertige Qualifikation) in angewandter Mathematik, Computerphysik, wissenschaftlichem Rechnen, Elektrotechnik oder einem eng verwandten Fachgebiet.Fundierte Kenntnisse in numerischer Analysis und partiellen Differentialgleichungen.Erfahrung mit numerischen Methoden für zeitabhängige partielle Differentialgleichungen.Hervorragende Programmierkenntnisse in C/C++ (erforderlich); Python oder ähnliche Programmiersprache wird dringend empfohlen.Solides Verständnis von Algorithmenentwicklung und Rechenkomplexität.Starkes Interesse an der Entwicklung wissenschaftlicher Software und am Hochleistungsrechnen Erwünschte Zusatzqualifikationen: Erfahrung mit Finite-Differenzen- oder Finite-Elemente-Diskretisierungen der Maxwell-Gleichungen.Kenntnisse in adjungierten Methoden und gradientenbasierter Optimierung.Erfahrung mit parallelem Rechnen (MPI, OpenMP, CUDA oder ähnliches).Erfahrung in der Mitarbeit an Forschungssoftware, die über die Programmierung auf Skriptebene hinausgeht.Nachweisliche mathematische Reife und Interesse an theoretischen Aspekten der numerischen Modellierung.