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 Muster und Prozesse von Landsystemen und deren Dynamik auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen.

Es braucht neue Planungsmodelle, um Städte widerstandsfähiger, grüner und artenreicher zu gestalten. Das UNSEAL-Projekt fördert ein zirkuläres Stadtentwicklungsmodell und untersucht, wie Stadtplanung dazu beitragen kann, Bodenversiegelung rückgängig zu machen und neue Räume für Biodiversität zu schaffen. Im Rahmen dieses Projektes erforschen Sie neue Perspektiven, wie Stadtplanung in europäischen Städten Interessengruppen einbinden kann, um versiegelte Flächen in lebendige Grünräume zu verwandeln. Sie arbeiten an Fallstudien und vergleichen unterschiedliche städtebauliche Kontexte. Dabei analysieren Sie erfolgreiche Initiativen und identifizieren Planungsinstrumente, Modelle und Ansätze, die eine Entsiegelung von Flächen ermöglichen. Zudem tragen Sie zur Verbreitung der Projektergebnisse bei – in der wissenschaftlichen Gemeinschaft, unter Stadtplanenden sowie in der breiten Öffentlichkeit. Die Zusammenarbeit mit internationalen Projektpartnern dient dazu, Ergebnisse zu skalieren und gemeinsam zu publizieren.

Sie verfügen über ein abgeschlossenes Doktorat in Raumplanung, Governance oder einem verwandten Fachgebiet. Sie sind mit den europäischen Planungssystemen vertraut und verfügen über Erfahrung in der Planung und der Anwendung von Politikanalysen, in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern sowie in der Durchführung von qualitativen Forschungsmethoden wie Dokumentenanalyse, halbstrukturierten Interviews und qualitativer Inhaltsanalyse. Für die erfolgreiche Mitarbeit im Projekt bringen Sie ausgeprägte Kommunikations- und Organisationsfähigkeiten, Teamgeist sowie sehr gute Englischkenntnisse mit. Erfahrung in interdisziplinären Teams sowie gute Kenntnisse in einer der Sprachen der für die Fallstudien relevanten Länder (Deutsch, Ungarisch, Griechisch, Rumänisch, Niederländisch) sind von Vorteil.