Szukasz pracy na uczelni? Sprawdź, czy Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie ma wolne stanowiska akademickie i naukowe

Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie - wolne stanowiska pracy

Na polskich uczelniach można wyróżnić kilka rodzajów stanowisk, na które zatrudniani są nauczyciele akademiccy. Są to:

• pracownicy dydaktyczni
• pracownicy badawczy
• pracownicy badawczo-dydaktyczni

Dodatkowo w ramach tego podziału nauczyciele akademiccy mogą być zatrudnieni na stanowiskach:

• profesora
• profesora uczelni
• adiunkta
• asystenta

Warto wiedzieć, że dana uczelnia może mieć również inne stanowiska, które określone są w jej statucie.
Rekrutacja na stanowiska akademickie ma formę konkursu. Jest to obowiązek, jeśli: * jest to pierwszy pierwszy stosunek pracy w określonej uczelni publicznej nawiązany z nauczycielem akademickim,

• jest to umowa na czas nieokreślony lub określony dłuższy niż 3 miesiące,
• jest to wymiar pracy przekraczający połowę pełnego wymiaru czasu pracy.

Dane pochodzą z Akademickiej Bazy Ogłoszeń.

Oferty pracy - Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie: Adiunkt

• Lokalizacja: Kraków
• Uczelnia: Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
• Wydział: Wydział Leśny Uniwersytetu Rolniczego im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
• Rodzaj stanowiska: badawcza
• Typ zatrudnienia: pełny etat, umowa o pracę
• Ogłoszenie dodano: 2024-04-03
• Ogłoszenie wygasa: 2024-05-05

Stanowisko / grupa pracowników: adiunkt naukowy (Post-Doc) Jednostka (miejsce wykonywania pracy): Wydział Leśny, Katedra Zarządzania Zasobami Leśnymi, al. 29 Listopada 46, 31-425 Kraków Dziedzina: Nauki rolnicze Dyscyplina: Nauki leśne Liczba etatów: 1 Forma zatrudnienia: Umowa o pracę Wymiar czasu pracy: Pełny etat Planowany okres zatrudnienia: Umowa na czas określony (od 20 maja 2024 r. do 19 sierpnia 2025 r.) Przewidywany termin rozpoczęcia pracy: od 20.05.2024 r.

Oczekiwania:

• do konkursu mogą przystąpić osoby, które spełniają wymogi określone w art. 113, 116 ust. 2 pkt 3) Ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce - oświadczenie https://urk.edu.pl/zasoby/77/oswiadczenie_nauczyciela_art_113.doc oraz zgodnie ze Statutem UR odpowiadają następującym kryteriom kwalifikacyjnym: https://bip.malopolska.pl/urkrakow,a,2218877,statut-uniwersytetu-rolniczego-im-hugona-kollataja-w-krakowie-obowiazujacy-od-1-stycznia-2023-r-teks.html
• Wymagania niezbędne: stopień doktora nauk leśnych, nauk o Ziemi, nauk ekonomicznych lub pokrewnych; dorobek naukowy potwierdzony publikacjami w czasopismach międzynarodowych oraz wystąpieniami konferencyjnymi; https://urk.edu.pl/zasoby/23/zr_9_2023.pdf
• Wymagania pożądane: stopień doktora uzyskany poza Uniwersytetem Rolniczym w Krakowie nie wcześniej niż iż 7 lat przed rokiem zatrudnienia w projekcie lub odbycie co najmniej 10-miesięcznego stażu post doc w jednostce innej niż podmiot realizujący projekt i w kraju innym niż kraj uzyskania stopnia doktora; kierownik projektu nie był promotorem ani promotorem pomocniczym rozprawy doktorskiej kandydata; w okresie pobierania tego wynagrodzenia kandydat nie będzie pobierać innego wynagrodzenia ze środków przyznanych w ramach kosztów bezpośrednich z projektów badawczych finansowanych w ramach konkursów NCN; w okresie pobierania tego wynagrodzenia kandydat nie będzie pobierać wynagrodzenia u innego pracodawcy na podstawie umowy o pracę, w tym również u pracodawcy z siedzibą poza terytorium Polski; https://urk.edu.pl/zasoby/23/zr_9_2023.pdf
• Dodatkowe wymagania: doświadczenie w prowadzeniu badań z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego poparte dorobkiem naukowym potwierdzonym publikacjami w czasopismach międzynarodowych oraz wystąpieniami konferencyjnymi; doświadczenie w prowadzeniu badań nad przetwarzaniem obrazu z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych; znajomość metod statystycznej analizy danych; umiejętność pracy z dużymi zestawami danych; doświadczenie w pracy w oprogramowaniu R lub Python; https://urk.edu.pl/zasoby/23/zr_9_2023.pdf

Obowiązki:

• analiza zależności między cechami lasów a ich zobrazowaniami satelitarnymi, lotniczymi i innymi danymi teledetekcyjnymi; opracowanie modeli opisujących kondycję lasów w oparciu o dane środowiskowe i parametry drzewostanów z wykorzystaniem różnych metod statystycznych/uczenia maszynowego; zaangażowanie w działania popularyzatorskie; publikacja wyników badań w ramach projektu na międzynarodowych i krajowych konferencjach oraz w publikacjach; https://urk.edu.pl/zasoby/23/zr_175_z1_2019.pdf

Więcej informacji o ofercie pracy znajduje się na stronie: bazaogloszen.nauka.gov.pl

Dużo kupujesz ale nie lubisz przepłacać? Sprawdź kody rabatowe EMPIK oraz promocje i zniżki w innych sklepach online!