Die Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL gehört mit rund 600 Mitarbeitenden zum ETH-Bereich. Sie befasst sich mit der nachhaltigen Nutzung und dem Schutz der Umwelt sowie mit einem verantwortungsvollen Umgang mit Naturgefahren.

Die Forschungseinheit Landschaftsdynamik untersucht auf Landschaftsebene Muster und Prozesse, welche auf ökologischen und anthropogenen Einflüssen basieren. Für die Projekte BioBoard und CHELSA4FAO in der Forschungsgruppe Dynamische Makroökologie suchen wir per 1. Januar 2026 oder nach Vereinbarung für 12 Monate eine/-n

Wir bieten einen vielseitigen und interessanten Arbeitsplatz in einem interdisziplinären Forschungsumfeld. In dieser Funktion planen, entwickeln und testen Sie Webumgebungen für zwei datenintensive Projekte. Im Projekt BioBoard erweitern Sie den Prototypen eines Biodiversitäts-Dashboards, welches statische und interaktive Webkarten ausgewählter Biodiversitätsindikatoren darstellt und flexible Abfragen für begrenzte Kartenausschnitte über ein Python-Backend und Deep-Learning-Modelle ermöglicht. Im Projekt CHELSA4FAO entwickeln Sie gemeinsam mit einem internationalen Konsortium (FAO, WMO, Universität Cantabria, CSIC) eine webbasierte Plattform, welche regionale Klimamodelle mit dem an der WSL entwickelten Downscaling-Algorithmus CHELSA verbindet und hochaufgelöste (~1 km) Klimaszenarien in einer cloudbasierten Umgebung zugänglich macht. Im Austausch mit interdisziplinären Projektteams aus Wissenschaft und Umsetzung entwickeln Sie Konzepte für Design und Funktionalität dieser Anwendungen und setzen diese selbstständig um. Sie testen Ihre Entwicklungen, sichern deren Qualität, und integrieren Rückmeldungen von Nutzergruppen und Partnerinstitutionen.

Sie verfügen über einen BSc- oder MSc-Abschluss in Informatik, Geoinformatik oder einer vergleichbaren Ausbildung. Sie haben sehr gute Kenntnisse in den Programmiersprachen HTML, CSS, JavaScript und Python, Erfahrung im Aufbau von Systemen, die über APIs kommunizieren, sowie in der Entwicklung von Backend-Servern. Idealerweise bringen Sie Kenntnisse in Cloud Computing (z. B. SWITCHengines, AWS), Web-GIS und Deployment von Deep-Learning-Modellen mit. Darüber hinaus verfügen Sie über gute Sprachkenntnisse in Deutsch oder Französisch und können sich gut auf Englisch verständigen. Sie sind eine selbstständig arbeitende, teamorientierte und kommunikative Persönlichkeit mit Freude an der Entwicklung praxisnaher Lösungen an der Schnittstelle zwischen Forschung und Anwendung.