Data Analyst for Beam Instrumentation (SY-BI-SW-2026-127-GRAP)

Data Analyst for Beam Instrumentation (SY-BI-SW-2026-127-GRAP)

Genf Befristet 6372 - 7004 € / Monat (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Balkan Green Energy News

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Datenanalyse für das BSRL-Instrument und entwickle innovative Softwarelösungen.
  • Unternehmen: CERN, ein führendes Forschungszentrum in der Physik.
  • Vorteile: Steuerfreies Gehalt, umfassende Gesundheitsversorgung und 30 Tage bezahlter Urlaub pro Jahr.
  • Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit exzellenten Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Teilchenphysik mit deiner Datenanalyse-Expertise.
  • Qualifikationen: Master oder PhD in Angewandter Physik oder Datenanalyse erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 6372 - 7004 € pro Monat.

Job Description

As an experienced Data Analyst with a solid background in physics, you will join the team responsible for the LHC Longitudinal Density Monitor (commonly known as the BSRL: Beam Synchrotron Radiation Longitudinal monitor) within the Beam Instrumentation Group.

In this role, you will lead the work on the online and offline data processing pipelines, which are fully implemented in Python.

The analysis results from this instrument are mission‑critical, directly impacting the calibration of the LHC experiments, facilitating the troubleshooting of operational issues, and enabling detailed beam physics analysis.

Additionally, you will play an important role in R&D and optimisation, conducting advanced studies to shape the upcoming upgrades of the BSRL instrument.

  • Your responsibilities
  • Lead the redesign and optimisation of the current online and offline Python data analysis software for the BSRL instrument to ensure scalability, performance and reproducibility.
  • Develop specialised offline analysis routines using BSRL data, cross‑correlating with other beam instrumentation where necessary, to meet the requirements of stakeholders.
  • Extend the online and offline diagnostics tools, architecting automated notification systems to detect early signs of instrument degradation, anomalies, or malfunctions.
  • Design and implement the specific software tools, calibration routines, and data pipelines required for the rapid commissioning of the renovated system after the Long Shutdown 3 (LS3).
  • Contribute to the validation and performance verification of the associated upgraded hardware planned for deployment during LS3.
  • Evaluate and benchmark different upgrade scenarios for LS3 by combining advanced data analysis of historical run data with physics‑based simulation techniques.

Your profile

  • Proven background in the advanced analysis of complex experimental data, preferably from physics or large‑scale scientific installations.
  • Extensive experience in software development with a strong emphasis on clean, maintainable code.
  • Basic experience in Monte Carlo‑based physics simulation techniques.
  • Basic experience with laboratory work.

Skills

  • In‑depth knowledge of advanced statistical methods, data modelling, and data analysis techniques applied to scientific datasets.
  • Proven proficiency in Python, including familiarity with the standard scientific stack (such as Num Py, Pandas, Sci Py, etc.) for high‑performance processing.
  • Knowledge of version control systems (Git/Gilab) and continuous integration and deployment (CI/CD).
  • Basic knowledge of photon counting techniques would be advantage.
  • Spoken and written English, with a commitment to learn French.
  • Eligibility criteria
  • You are a national of a CERN Member or Associate Member State.
  • You have a professional background in Applied Physics, Data Analytics (or a related field) and have either:
  • Master's degree with 2 to 6 years of post‑graduation professional experience;
  • or a

Ph D with no more than 3 years of post‑graduation professional experience.

  • You have never had a CERN fellow or graduate contract before.
  • Additional Information

Job closing date

Contract duration: 24 months, with a possible extension up to 36 months maximum.

Working hours: 40 hours per week.

Job flexibility: Hybrid.

Target start date: 01-December-2026.

This position involves

  • Work during nights, Sundays and official holidays, when required by the needs of the Organization.

Field of work: Data Science & Data Analytics.

Benchmark job

  • Applied Physicist.
  • Global Benefits
  • A monthly stipend between 6372‑7004 Swiss Francs per month (tax free) depending on your degree.
  • 30 days of paid leave per year plus 2 weeks annual closure.
  • Coverage by CERN’s comprehensive health insurance scheme (for yourself, your spouse and children), and membership of the CERN Pension Fund.
  • Family, child and infant monthly allowances depending on your individual circumstances.
  • A relocation package (installation grant and travel expenses) depending on your individual circumstances.
  • Possibility to extend your contract up to 36 months.
  • On‑the‑job and formal training including language classes.
  • #J-18808-Ljbffr

Data Analyst for Beam Instrumentation (SY-BI-SW-2026-127-GRAP) Arbeitgeber: Balkan Green Energy News

CERN ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der wissenschaftlichen Forschung zu arbeiten. Mit einem flexiblen hybriden Arbeitsmodell und einem unterstützenden Teamumfeld fördern wir Ihre berufliche Entwicklung durch umfassende Schulungen und Sprachkurse. Darüber hinaus profitieren Sie von einem attraktiven Gehalt, großzügigen Urlaubstagen und einer umfassenden Gesundheitsversorgung, während Sie in einer dynamischen und internationalen Gemeinschaft tätig sind.

Balkan Green Energy News

Kontaktdaten:

Balkan Green Energy News Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analyst for Beam Instrumentation (SY-BI-SW-2026-127-GRAP) erhalten könnten

Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!

Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.

Nutze lokale Data Science Meetups!

Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.

Hebe deine Projekte hervor!

Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.

Bewerbungen über unsere Website!

Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Balkan Green Energy News zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analyst for Beam Instrumentation (SY-BI-SW-2026-127-GRAP) mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Python
Statistische Methoden
Datenmodellierung
Softwareentwicklung
NumPy
Pandas

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!

Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.

Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Balkan Green Energy News interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.

Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Balkan Green Energy News, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Balkan Green Energy News vorbereitet

Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut

Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.

Präsentation deiner Projekte

Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.

Verstehe die Daten, die du analysierst

Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.

Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung

Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.