Advanced Analytics Engineer (f/m/d)

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Médecins Sans Frontières (MSF) ist eine private und unabhängige internationale medizinische Hilfsorganisation. Vielfalt, Offenheit und gegenseitiger Respekt sind von besonderer Bedeutung in unserer Organisation. MSF leistet medizinische Hilfe in mehr als 70 Ländern weltweit. Der Hauptsitz der deutschen Sektion von MSF - Ärzte ohne Grenzen e.V. befindet sich in Berlin. In der Zentrale arbeiten über 350 Mitarbeiter in den Bereichen Fundraising, Kommunikation und Engagement, Finanzen und Verwaltung, Personalwesen sowie Projektabteilungen.

Wir suchen eine qualifizierte und motivierte Person, die unser Team in einer Position mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und Datenengineering verstärkt. In dieser Rolle werden Sie tief in komplexe Datensätze aller unserer Abteilungen und anderer Bereiche eintauchen, um Erkenntnisse zu gewinnen, prädiktive Modelle zu entwickeln und strategische Entscheidungen zu unterstützen. Sie werden auch dazu beitragen, unsere Dateninfrastruktur zu gestalten und Automatisierung sowie Tool-Integration zu fördern, die intelligenteres und schnelleres Arbeiten in der Organisation ermöglichen.

• Wenden Sie fortgeschrittene Analytik-/Machine-Learning-Techniken auf verschiedene Datensätze an, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, die alle unsere Abteilungen unterstützen.
• Überprüfen und bereichern Sie Machine-Learning-Modelle unter Verwendung fundierter statistischer Kenntnisse und Techniken.
• Arbeiten Sie mit unserem Data-Engineering-Spezialisten zusammen, um unsere Datenplattform aufzubauen, zu warten und zu skalieren.
• Arbeiten Sie abteilungsübergreifend, um Geschäftsbedürfnisse zu verstehen und diese in datengestützte Lösungen zu übersetzen.
• Erstellen Sie Visualisierungen, um Ergebnisse und Erkenntnisse den Stakeholdern zu präsentieren.

Voraussetzungen:

• Ein Abschluss in einem numerischen oder technischen Bereich (z.B. Data Science, Statistik, Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder verwandte Bereiche).
• Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in der Anwendung fortgeschrittener Analytik-/Machine-Learning-Techniken zur Transformation von Daten in Erkenntnisse.
• Erfahrung mit Machine-Learning-Algorithmen zur Durchführung von prädiktiven Modellierungen, Segmentierungen und Klassifikationen (z.B. Random Forest, Regression).
• Starke Kenntnisse im Umgang mit großen Datensätzen, unter Verwendung von Tools wie Azure Synapse Analytics, Databricks, SQL und Python.
• Erfahrung mit Datenplattformen, ETL-Prozessen und cloudbasierten Umgebungen, z.B. Azure.
• Praktische Erfahrung mit Systemintegration, Workflow-Automatisierung und Unterstützung von Datenpipelines.
• Eine kollaborative Denkweise und Begeisterung für die Unterstützung anderer und den Aufbau gemeinsamer Lösungen.
• Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Finanzielle Vorteile:

• Vergütung gemäß einer transparenten internen Gehaltsstruktur; in dieser Position gemäß Gruppe 4 bei Vollzeitbeschäftigung (40h/Woche) von 4.020 Euro bis maximal 5.084 Euro, abhängig von der relevanten Berufserfahrung.
• 13. Gehalt, regelmäßige Gehaltserhöhungen innerhalb der Gehaltsstruktur.
• Betriebliche Altersvorsorge nach 24 Monaten Betriebszugehörigkeit.
• Subvention für Jobticket oder Deutschlandticket.
• Subvention für eine Sportmitgliedschaft beim Urban Sports Club.
• Finanzielle Zulage für Remote-Arbeit und ein Firmenlaptop mit zusätzlichem Zubehör für mobiles Arbeiten.

Nicht-finanzielle Vorteile:

• 30 Tage Urlaub plus freie Tage am 24.12. und 31.12.
• Flexible Arbeitszeiten, Remote-Arbeit einschließlich der Möglichkeit, bis zu 6 Wochen pro Jahr aus dem Ausland innerhalb der EU zu arbeiten.
• Umfangreiche interne Schulungsmöglichkeiten und jährliches Budget für externe Schulungen.
• Einblicke in internationale Feldprojekte durch regelmäßige Berichte, Präsentationen und Austausch mit Kollegen.
• Gelegenheit zum Austausch von Ideen in unserem inspirierenden MSF Deutschland spezifischen und internationalen Netzwerk und zur Mitgestaltung der Zukunft der Organisation.
• Eine sinnvolle, abwechslungsreiche Tätigkeit in einer respektvollen und positiven Unternehmenskultur, in der Empowerment und Teamentscheidungen geschätzt werden.