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Data Scientist*in (m/w/d) im Bereich eScience in Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung - Berlin


Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
wir bieten vollzeit job
Beginn as soon as possible
was posted on: 2020-02-15
Location
  • Berlin
Fähigkeiten
  • analytical
Tech-Stack
  • tensorflow
  • pytorch
  • pandas
  • python
  • java
  • scala
  • julia
  • git
  • matlab
  • octave
  • spark
  • hadoop

Worum geht es?


Ihre Aufgaben

:


Zentrale Verantwortung für Konzeption, Abstimmung, Entwicklung und Qualitätssicherung für den Bereich Data Science im neuen Referat eScience:

  • Verarbeitung und Analyse von Daten aus verschiedenen Themenfeldern (Materialwissenschaften, Energie, Infrastruktur, Umwelt und Analytical Sciences) generiert durch die Fachabteilungen der BAM
  • Anwendung von modernen Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens zur Analyse von Datensätzen sowie zur Verknüpfung von Experimenten mit Simulationen
  • Anwendung von spezifischen Verfahren zur Visualisierung von großen Datenmengen und Forschungsergebnissen
  • Wissenschaftliche Konzeption, Abstimmung, Beratung und Unterstützung der Fachbereiche zu relevanten Fragenstellungen im Bereich Datenanalyse und Data Science
  • Interpretation von Ergebnissen und Ableitung von Handlungsempfehlungen
  • Konzeption und Entwicklung von teilautomatisierten Routinen zur Zusammenführung und systematischen Aufbereitung von fachspezifischen Primärdaten sowie Metadaten.
    Implementierung von Analysemethoden zur fortlaufenden Qualitätssicherung von komplexen, heterogenen Datenbeständen an der Schnittstelle zu Systemen des Forschungsdatenmanagements
  • Umgang mit großen Datenmengen aus dem Bereich der Materialwissenschaften oder ingenieur- bzw. naturwissenschaftlichen Fachgebieten
  • Aufbau und Verstetigung der Forschungskompetenz im Bereich Data Science

  • Einwerben von Drittmitteln für die Durchführung von Forschungsprojekten
  • Betreuung von Doktoranden und Masterstudenten
  • Erarbeitung von neuen Konzepten und Modellen für den Bereich Data Science in enger Zusammenarbeit mit den Fachbereichen. Auswahl von geeigneten Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens sowie Analyse und Bewertung deren Eignung auf fachgebietsübergreifende Fragestellungen.
  • Publikation der Forschungsergebnisse aus Forschung sowie aus Projekten in Zusammenarbeit mit bestehenden und neuen Forschungskooperationen im Bereich Data Science
  • Vorträge und Publikationen zu Ergebnissen aus der o.g. Forschungstätigkeit auf nationalen und internationalen Tagungen
  • Betreuung von Doktoranten und Diplomanden sowie das Einwerben von Drittmitteln
  • Ihre Qualifikationen:

  • Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in einer relevanten Fachrichtung (Informatik, technische Softwareentwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbar) mit sehr guter Promotion
  • Sehr gute Kenntnisse im Bereich Data Science mit Werkzeugen des maschinellen Lernens und Datamining-Methoden (z.B. TensorFlow, PyTorch, Pandas, scitkit-learn)
  • Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z.B. Python, Java, Scala, Julia)
  • Gute Kenntnisse von Methoden zur Visualisierung von komplexen Datensätzen
  • Wünschenswert sind Erfahrungen mit Versionskontrollsystemen (z.B. Git, Mercurial, Subversion)
  • Wünschenswert sind Erfahrungen mit statistischen Methoden (z.B. R, Matlab, Octave, SPSS o.ä.)
  • Wünschenswert sind Kenntnisse mit Methoden zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen (SQL/NoSQL, Spark, Hadoop)
  • Wünschenswert sind Erfahrungen mit Daten aus dem Bereich der Materialwissenschaften oder ingenieur- bzw. naturwissenschaftlichen Fachgebieten
  • Sehr gute, präzise und adressatengerechte mündliche und schriftliche Ausdrucksfähigkeit in Englisch
  • Gute adressatengerechte mündliche und schriftliche Ausdrucksfähigkeit in Deutsch
  • Hohes Maß an Engagement, Kooperations- und Teamfähigkeit und die Fähigkeit zu eigenverantwortlichem und selbständigem Arbeiten
  • Unsere Leistungen:

  • Interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zu Politik, Wirtschaft und Gesellschaft
  • Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen
  • Hervorragende Ausstattung und Infrastruktur
  • Chancengleichheit