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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Software und arbeite an spannenden Projekten im Bereich Technologiebewertung.
- Arbeitgeber: ITAS ist ein innovatives Forschungsinstitut, das sich auf digitale Wissenschaften spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Möglichkeit zur Promotion, flexible Arbeitszeiten und ein kreatives, interdisziplinäres Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit und arbeite an gesellschaftlich relevanten Themen.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in einem quantitativen Fach und Erfahrung mit digitalen Methoden erforderlich.
- Andere Informationen: Engagierte Kommunikation und gute Englischkenntnisse sind wichtig für den Austausch im Team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Als Data Scientist (f / m / d) werden Sie interdisziplinäre Expertise im Bereich der Digital Science am ITAS aufbauen. Ziel ist es, große Datenmengen zu analysieren und für die Technologiebewertung (TA) nutzbar zu machen. Konkret haben Sie folgende Aufgaben:
- Diskursanalysen einschließlich sozialer Medien und Online-Daten zu aktuellen Entwicklungen
- Sozialwissenschaftliche Analysen durch automatisierte Auswertung
- Visualisierung von Forschungsergebnissen
- Entwicklung von Open-Source-Software für spezifische Zwecke der Technologiebewertung
- Zusammenarbeit im ITAS-Projekt "TA-KI" und Unterstützung der Nutzung und Reflexion von KI-Tools zur Wissensakquise im Kontext von TA-Studien für politische Beratung
- Nationaler und internationaler Wissensaustausch
Zusätzlich zu dieser Forschung besteht die Möglichkeit, eine Promotion abzuschließen.
Sie haben einen Hochschulabschluss (Master) mit Schwerpunkt auf quantitativer Analyse, Computerkenntnissen und Dateninterpretation, wie z.B. Data Science, Data Analytics, digitale Geisteswissenschaften, computergestützte Sozialwissenschaften, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik, Informatik, computergestützte Wissenschaft, Informationssysteme, Operations Research oder ähnlichem. Mehrjährige Berufserfahrung in der Arbeit mit digitalen Methoden ist erforderlich, idealerweise mit NLP- und ML-Bibliotheken/Paketen zur Identifizierung und Kategorisierung von Argumentationsstrukturen, Inhalten und deren Autoren. Kenntnisse in der Visualisierung und Sammlung von Webdaten (Sammlungswerkzeuge, Scraping, APIs) sind erforderlich. Erfahrung mit sozialen Netzwerkdaten und -analysen und/oder Graphentheorie, Artikelveröffentlichung und Peer-Review sowie Kenntnisse über politische Systeme und Entscheidungsprozesse sowie Erfahrung in trans- und/oder interdisziplinären Forschungsprojekten sind von Vorteil. Sie verfügen über starke Kommunikationsfähigkeiten und sind offen für ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld. Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind von Vorteil, Englisch ist erforderlich.
Entgeltgruppe 13, abhängig von der Erfüllung der fachlichen und persönlichen Anforderungen.
Kontaktperson:
Karlsruher Institut für Technologie HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (f/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen, Konferenzen oder Meetups im Bereich Data Science und Digital Humanities. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities und Foren, die sich mit Data Science und KI beschäftigen. Plattformen wie GitHub oder Stack Overflow sind großartige Orte, um dein Wissen zu zeigen und dich mit anderen Fachleuten auszutauschen.
✨Tipp Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte und Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Visualisierung zeigt. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu NLP, ML und Datenvisualisierung übst. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungen und Lösungen für reale Probleme entwickeln kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (f/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit digitalen Methoden, insbesondere im Bereich Datenanalyse, maschinelles Lernen und NLP hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position als Data Scientist interessierst und wie deine Fähigkeiten zur Erreichung der Ziele des Unternehmens beitragen können. Betone auch deine Kommunikationsfähigkeiten und deine Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit.
Sprache und Stil: Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf in sehr gutem Deutsch verfasst sind. Verwende klare und präzise Sprache, um deine Punkte zu vermitteln. Wenn Englischkenntnisse gefordert sind, stelle sicher, dass du auch diese in deinem Lebenslauf erwähnst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Karlsruher Institut für Technologie vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Datenanalyse und Programmierung hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und den verwendeten Programmiersprachen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Projekte von ITAS
Informiere dich über die aktuellen Projekte von ITAS, insbesondere das Projekt "TA-KI". Zeige im Interview, dass du ein Interesse an deren Zielen hast und wie deine Fähigkeiten zur Erreichung dieser Ziele beitragen können.
✨Bereite Beispiele für interdisziplinäre Zusammenarbeit vor
Da die Stelle eine Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Umfeld erfordert, solltest du konkrete Beispiele aus deiner Vergangenheit parat haben, die zeigen, wie du erfolgreich mit Fachleuten aus verschiedenen Disziplinen zusammengearbeitet hast.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Starke Kommunikationsfähigkeiten sind entscheidend für diese Rolle. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch. Dies wird dir helfen, im Interview zu überzeugen.
