Postdoc-Position zur Entwicklung von Analyse-Pipelines und -Analysen zur Erfassung invasiver gebietsfremder Arten in aquatischen Systemen unter Verwendung von eDNA (2 Jahre)

• 10. Juli 2026 • 100% • Festanstellung • Dübendorf Eawag, das Schweizerische Bundesinstitut für Aquatische Wissenschaft und Technologie, ist ein international vernetztes aquatisches Forschungsinstitut innerhalb des ETH-Bereichs (Schweizerische Eidgenössische Technische Hochschulen). Eawag führt Forschung, Bildung und Expertenberatung durch, um die beiden Ziele zu erreichen, die direkten menschlichen Bedürfnisse an Wasser zu decken und die Funktion und Integrität aquatischer Ökosysteme zu erhalten. Postdoc-Position zur Entwicklung von Analyse-Pipelines und -Analysen zur Erfassung invasiver gebietsfremder Arten in aquatischen Systemen unter Verwendung von eDNA (2 Jahre) Die Altermatt-Forschungsgruppe am Department für Aquatische Ökologie bei Eawag und dem Department für Evolutionäre Biologie und Umweltwissenschaften (IEU) an der Universität Zürich haben eine Stelle für eine Invasive gebietsfremde Arten (IAS) sind global und national ein Haupttreiber des Verlusts an Artenvielfalt. IAS können in allen Ökosystemen gefunden werden, sind jedoch besonders häufig und problematisch in aquatischen Ökosystemen, da ihre Bekämpfung und Kontrolle nach ihrer Etablierung sehr schwierig oder sogar unmöglich ist. Folglich sind Prävention und Frühwarnung unerlässlich, und beide hängen von Überwachung und Monitoring ab. Umwelt-DNA (eDNA) bietet sich als geeignetes Werkzeug für räumliche und zeitliche Überwachung und Früherkennung sowie Monitoring des Eintreffens und der Etablierung von IAS an, jedoch sind Generalisierung, Robustheit und Implementierung noch in der Entwicklung. In diesem Postdoc-Projekt werden Sie Analyse-Pipelines zur Analyse und Erfassung invasiver gebietsfremder Arten unter Verwendung bestehender eDNA-Datensätze etablieren und entwickeln. Der anfängliche Schwerpunkt wird auf IAS in Zentraleuropa/Schweiz liegen, jedoch sollten die Pipelines skalierbar sein, um Europa und darüber hinaus abzudecken. Eigene Beiträge und Ideen sind ausdrücklich ermutigt, und umfassende intellektuelle Freiheit zur Gestaltung des Projekts wird geboten. Das Projekt umfasst: i) die Etablierung von Referenzdatenbanken für IAS-Metabarcoding-Analysen (literaturbasiert/Daten-Mining über mehrere Marker/Taxonomische Gruppen); ii) die Entwicklung von End-to-End-Semiautomatischen Analyse-Pipelines für eDNA-Metabarcoding-Analysen im Hinblick auf IAS-Monitoring und -Erfassung, die eine selbstgesteuerte Analyse von IAS-Signalen in eDNA-Metabarcoding-Datensätzen ermöglichen und Maßnahmen zur Konfidenz von IAS-Erfassungen bereitstellen; iii) Proof-of-Principle-Tests und Anwendungen dieser Pipelines auf bestehenden aquatischen eDNA-Datensätzen (Fische und Wirbellose), die auf hochauflösenden eDNA-Zeitserien und 250 Routine-Überwachungsstellen in der Schweiz aufbauen. Das Projekt ist vollständig finanziert und verknüpft sich mit der NRP82-Initiative -Smartes Monitoring der Schweizer Gewässer (FutureProof)- und einem Forschungsgrant des Schweizerischen Bundesamts für Umwelt (BAFU/FOEN). Die Ergebnisse des Projekts sollen in führenden peer-reviewed Zeitschriften veröffentlicht werden, den FAIR-Prinzipien folgen und auch anwendungsreife Anwendungstools in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern ergeben. Die Stelle ist zu besetzen mit einem motivierten Kandidaten, der in der Lage ist, eine führende Rolle in der fortgeschrittenen Datenanalyse und Programmierung zu übernehmen, mit Fokus auf IAS-Bewertung in Süßwassersystemen unter Verwendung von eDNA-Datensätzen. Um sich zu bewerben, müssen Sie einen PhD-Abschluss in Molekularer Ökologie, Bioinformatik, Biodiversität oder Datenwissenschaften oder einem eng verwandten Wissenschaftsfeld haben. Sie sollten Erfahrung in Bioinformatik und eDNA-Metabarcoding-Datenanalysen haben und Kenntnisse über die Analyse von Biodiversitäts-/IAS-Datensätzen. Allgemeine Erfahrung in Programmierung und Datenanalyse wird erwartet. Ein starker konzeptioneller Hintergrund in molekularer Ökologie/Süßwasserökolgie und ein gutes Verständnis ökologischer Theorie sind von Vorteil. Ein nachgewiesenes Interesse an offener und reproduzierbarer Wissenschaft (z.B. FAIR-Prinzipien, Erfahrung mit Versionierungstools) ist ein Vorteil. Die Arbeitssprache in den Gruppen ist Englisch. Fluency in der englischen Sprache ist erforderlich. Zusätzliche Deutsch- oder Französischkenntnisse für Stakeholder-Interaktionen sind hilfreich. Das Projekt wird von Prof. Dr. Florian Altermatt an der Universität Zürich und Eawag geleitet. Der erfolgreiche Bewerber wird in der Gruppe von Prof. Dr. Florian Altermatt (www.altermattlab.ch) an der Universität Zürich und Eawag (Dübendorf, Schweiz) beschäftigt. Das Projekt ermöglicht Zusammenarbeiten mit nationalen/kantonalen Stakeholdern. Die Stelle ist für zwei Jahre vollständig finanziert und soll voraussichtlich im 4. Quartal 2026 oder im 1. Quartal 2027 beginnen. Wir suchen nach einer hochmotivierten, begeisterten und unabhängigen Person mit Leidenschaft für Wissenschaft und Implementierung. Bei Eawag haben wir ein Arbeitsumfeld, in dem Menschen mit unterschiedlichen Erfahrungen, Stärken und Perspektiven vollständig beitragen und sich weiterentwickeln können. Hier können Sie uns helfen, voranzukommen! Wir fördern echte Teilhabe, Austausch und gegenseitiges Verständnis. Wir schaffen Strukturen, die die Vereinbarkeit von Arbeit und anderen Lebensbereichen ermöglichen, wie z.B. Care-Arbeit, und bemühen uns kontinuierlich, Barrieren abzubauen. Haben Sie spezifische Anforderungen bezüglich des Bewerbungsprozesses oder der Stelle oder benötigen Sie weitere Informationen? Sprechen Sie mit uns darüber - wir werden Ihnen gerne mit möglichen flexiblen Arbeitsplatz-, Arbeitszeit- und Job-Design-Lösungen unterstützen. Für weitere Informationen besuchen Sie bitte unsere Website über Eawag sowie unsere Arbeitsbedingungen. Bewerbungen müssen bis zum 14. August 2026 eingereicht werden. Ihre Bewerbung sollte ein Schreiben enthalten, das Ihre Interessen und deren Relevanz für diese Stelle beschreibt