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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Agenten-basierte Modelle zur Simulation von Klimarisiken und deren Auswirkungen.
- Arbeitgeber: LocationHealth, ein innovatives Unternehmen im Bereich Klimaanpassung.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit direktem Einfluss auf Versicherungen und öffentliche Anpassungsstrategien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Klimaanpassung und arbeite an realen Herausforderungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Agenten-basierter Modellierung und starke Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Klima-Risiko wird heute hauptsächlich als statische Exposition modelliert. Doch das reale Risiko ist dynamisch, systemisch und anpassungsfähig. Bei LocationHealth entwickeln wir die Anpassungsentscheidungsmaschine für physische Klima-Risiken – von Risikoanalysen zu Risikominderung und realen Auswirkungen.
Ein zentraler Bestandteil dieser Vision: Agentenbasierte Modellierung (ABM), um zu simulieren, wie Klimaschocks über Vermögenswerte, Portfolios und Wirtschaftssysteme propagieren.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen und bauen Sie Simulationmodelle der nächsten Generation, die über Gefahrenkarten hinausgehen:
- Modellieren Sie Vermögenswerte, Unternehmen und Infrastruktur als adaptive Agenten
- Simulieren Sie Mehrgefahrenauswirkungen (Überschwemmung, Hitze, Waldbrand usw.)
- Erfassen Sie systemische Effekte (Lieferketten, kaskadierende Ausfälle)
- Integrieren Sie geospatiale und Klimadaten in dynamische Simulationen
- Erstellen Sie Szenarien über Klimapfade (RCP / SSP)
Quantifizieren Sie Ausgaben wie:
- Erwarteter jährlicher Verlust (EAL)
- Value at Risk (VaR / Climate VaR)
- Geschäftsunterbrechungen und indirekte Verluste
- Unterstützen Sie die Entscheidungsfindung zur Anpassung und ROI-Modellierung
Was wir suchen:
Sie müssen nicht jede Anforderung erfüllen – aber Sie sollten in den Kernbereichen stark sein:
- Erfahrung mit agentenbasierter Modellierung (ABM) (z.B. Mesa, Repast, NetLogo oder benutzerdefinierte Frameworks)
- Starke Python-Kenntnisse
- Hintergrund in Simulation, komplexen Systemen oder stochastischer Modellierung
Zusätzlich:
- Geospatiale Erfahrung (GeoPandas, Rasterdaten, PostGIS)
- Kenntnisse in Klima- oder Katastrophenmodellierung
- Netzwerk-/Lieferkettenmodellierung
- Adaptive oder lernende Agenten (RL, Verhaltensmodellierung)
Was diese Rolle besonders macht:
Sie bauen kein weiteres Dashboard. Sie modellieren, wie die Welt tatsächlich unter Stress reagiert.
Es geht um:
- Systemisches Klima-Risiko
- Dynamische Anpassung
- Entscheidungsrelevante Ergebnisse für Versicherer, Banken und reale Vermögenswerte
Warum Sie sich uns anschließen sollten:
- Bauen Sie den Kernmotor einer neuen Kategorie: Plattformen zur Klima-Anpassung
- Arbeiten Sie an wissenschaftlich tiefen und kommerziell relevanten Problemen
- Direkter Kontakt zu: Versicherern, Banken, Immobilienportfolios, öffentlicher Sektor Anpassung
Wie man sich bewirbt:
Kontakt:
Agent-Based Modeling Engineer (Climate Risk) Arbeitgeber: LocationHealth
Kontaktperson:
LocationHealth HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Agent-Based Modeling Engineer (Climate Risk)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen ins Rampenlicht zu rücken.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchspielst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern und sicherzustellen, dass du deine Kenntnisse über Agent-Based Modeling und Klimarisiken überzeugend präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Sprich über aktuelle Entwicklungen im Bereich Klimarisiko und Agent-Based Modeling. Lass uns zusammen deine Begeisterung für die Herausforderungen, die wir angehen, zum Ausdruck bringen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, talentierte Leute wie dich in unserem Team willkommen zu heißen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Agent-Based Modeling Engineer (Climate Risk)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für das Thema Klimarisiko sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du dich für Agent-Based Modeling interessierst und wie du dazu beitragen kannst, unsere Vision zu verwirklichen.
Betone deine Erfahrungen: Hebe deine relevanten Erfahrungen hervor, besonders im Bereich Agent-Based Modeling und Python. Wenn du mit Geodaten oder komplexen Systemen gearbeitet hast, erzähl uns davon! Wir suchen nach konkreten Beispielen, die zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
Mach es übersichtlich: Strukturiere deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du der richtige Kandidat für die Stelle bist!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Das macht den Prozess für uns einfacher und du kannst sicherstellen, dass alle deine Unterlagen an der richtigen Stelle landen. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LocationHealth vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Agentenbasierten Modellierung
Mach dich mit den Konzepten der Agentenbasierten Modellierung (ABM) vertraut, insbesondere mit Tools wie Mesa oder NetLogo. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu teilen, um zu zeigen, wie du diese Modelle in der Praxis angewendet hast.
✨Zeige deine Python-Kenntnisse
Da starke Python-Fähigkeiten gefordert sind, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Überlege dir, wie du deine Programmierkenntnisse in früheren Projekten eingesetzt hast und sei bereit, dies anhand von Codebeispielen zu demonstrieren.
✨Bereite dich auf systemische Fragestellungen vor
Da es um dynamische Anpassungen und systemische Risiken geht, solltest du dir Gedanken über komplexe Systeme und deren Verhalten unter Stress machen. Bereite dich darauf vor, wie du solche Szenarien modellieren würdest und welche Herausforderungen dabei auftreten können.
✨Verstehe die Relevanz von Klimarisiken
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen im Bereich Klimarisiken und deren Auswirkungen auf verschiedene Sektoren. Zeige dein Interesse an der Thematik und wie du zur Entwicklung von Lösungen beitragen kannst, die über einfache Analysen hinausgehen.