Das Bundesforschungszentrum für Wald (BFW) widmet sich allen Aspekten des Lebensraums
Wald – in ökonomischer, ökologischer und sozialer Hinsicht und beschäftigt derzeit fast 400
Mitarbeiter:innen an fünf Standorten. Am Standort Wien Schönbrunn suchen wir zur
Nachbesetzung für unser Datenmanagement-Team in der Abteilung Waldbiodiversität für
folgende Stelle eine/n neue/n Mitarbeiter:in:
Interdisciplinary Full-Stack Developer (m/w/d)
Vollzeit oder Teilzeit möglich (ab 30h)
Ihre Aufgaben:
Im Mittelpunkt Ihrer Rolle steht die Schnittstellenfunktion und die Kommunikation im
interdisziplinären Team: Sie entwickeln sowohl im Frontend als auch im Backend Lösungen für
unsere Dateninfrastruktur, welche der Schwerpunkt ihrer Aufgabe ist. Dabei übersetzen Sie
komplexe Datenstrukturen verständlich für Kolleg:innen aus anderen Fachbereichen und arbeiten
proaktiv sowie eigenständig an der Schnittstelle zwischen IT, Datenmanagement und der
wissenschaftlichen Praxis.
- Interdisziplinäre Kooperation & Kommunikation (Top-Priorität)
- Erweiterung, Optimierung und Wartung von bestehenden Datenbanken (PostgreSQL,
Oracle) zu waldökologischen Feldaufnahmen, Untersuchungen und
naturschutzfachlichen Themen
- Beratung, Konzeption und Erstellung neuer projektbezogener Datenbanken für die
langfristige, effektive Nutzung und Sicherung von Daten
- Unterstützung bei der Anbindung von Datenbanken für administrative Tasks und semi-
automatisierte Dokumentenerstellung (z.B. jährliches Reporting)
- Intensiver Austausch mit Fachbereich IT, Frontend- und Datenmanagement-Team zur
effizienten Nutzung vorhandener Ressourcen
- Dokumentation von Prozessen, Datenbankstrukturen und Applikationen
- Regelmäßige Absprache und Kommunikation mit und Unterstützung von Kolleg:innen aus
anderen Fachbereichen
- Unterstützung der täglichen Workflows und Datensicherungsprozesse über Qfield in
enger Abstimmung mit dem Feldteam
- Erstellung der projektbezogenen Applikationsstruktur in Qfield
Optional:
- Erfahrung in der Verwendung von Versionskontrollsystemen (VCS) wie Git (Präferiert)
- Programmierung und Datenverarbeitung für die Entwicklung von CRUD-Lösungen mit
PostgreSQL zur Eingabe und Kontrolle von Erhebungsdaten
- Unterstützung der wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen in Bezug auf Datenanalyse und
Tools (Data Orchestration, Verwendung von Jupyter/Quarto/Markdown)
