Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege astrochemische Codes und wende maschinelles Lernen auf astronomische Daten an.
- Unternehmen: Die Universität Bonn, eine der führenden Universitäten in Deutschland mit exzellenter Reputation.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und Weiterbildungschancen.
- Weitere Informationen: Sichere Anstellung und ein internationales Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten an der Schnittstelle von Astronomie und Datenwissenschaft.
- Qualifikationen: PhD in einem relevanten Bereich und Erfahrung mit maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49000 - 65000 € pro Jahr.
Die Universität Bonn ist eine internationale Forschungsuniversität mit einer breiten Fächerpalette. Mit einer 200-jährigen Geschichte, etwa 31.500 Studierenden, mehr als 6.000 Mitarbeitenden und einem hervorragenden Ruf in Deutschland und im Ausland gehört die Universität Bonn zu den führenden Universitäten in Deutschland und wurde mit dem Status einer Exzellenzuniversität ausgezeichnet.
Der neu eingerichtete Hertz-Lehrstuhl für „Astrochemie“ im transdisziplinären Forschungsbereich Materie: Bausteine der Materie und fundamentale Wechselwirkungen (TRA 2) sucht einen Vollzeit-Data Scientist, der am 1. Oktober 2026 beginnen soll.
Das Gebiet der Astrochemie ist ein interdisziplinäres Feld an der Schnittstelle von Astronomie, Physik, Chemie und Informatik. Die Gruppe von Prof. Viti ist an der Spitze der astrochemischen Modellierung. Wir entwickeln innovative Methoden, um Theorie und Beobachtungen zu verbinden. Dies führte über die Jahre zur Entwicklung und Pflege einer Open-Source-Suite von astrochemischen und statistischen/machine learning Codes.
Wir suchen einen herausragenden Kandidaten, der die Anwendung computergestützter Methoden für die Gruppe leitet. Dies umfasst drei Kernkompetenzen: wissenschaftliche Softwareentwicklung, Machine Learning Engineering und Data Science.
- Entwicklung und Pflege der hauseigenen astrochemischen Codes
- Unterstützung der Gruppe bei der Auswertung und Interpretation großer Beobachtungs- und Computerdatensätze
- Forschung und Verfolgung der Data Science-Literatur, die der Gruppe zugutekommen könnte
Potenzielle Verantwortungsbereiche:
- Entwicklung und Pflege der hauseigenen astrochemischen Codes
- Machine Learning und künstliche Intelligenz angewendet auf astronomische Daten
- Fortgeschrittene statistische und probabilistische Inferenzmethoden
- Skalierbare Algorithmen zur Analyse großer Beobachtungs-, Simulations- oder Labordatensätze
- Effiziente Nutzung von Hochleistungsrechnen (HPC) auf Plattformen, die von lokalen Universitätsclustern, erstklassigen nationalen HPC-Einrichtungen bis hin zu cloudbasierten Plattformen reichen
- Datenmanagement, Archivierung und reproduzierbare Forschungspraktiken
Wir begrüßen Kandidaten, deren Expertise Astronomie und Data Science verbindet — sei es durch die Entwicklung neuer computergestützter Methoden, die Anwendung solcher Techniken auf modernste Daten oder beides.
Ein abwechslungsreicher und herausfordernder Job bei einem der größten Arbeitgeber der Region, Jobsicherheit und ein Engagement für die lokale Gemeinschaft.
- Flexible Arbeitszeiten (einschließlich der Möglichkeit, teilweise von zu Hause aus zu arbeiten)
- Ein internationales Arbeitsumfeld
- Möglichkeiten zur Weiterbildung und beruflichen Entwicklung
- Viele Optionen für Hochschulsport
- Ausgezeichnete Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr dank der zentralen Lage Bonns sowie die Möglichkeit, von kostengünstigem Parken zu profitieren
- Vergütung gemäß TV-L Entgeltgruppe 13
Ihr Profil:
- Ein Doktortitel in Astronomie, Astrophysik, Physik, Informatik oder einem eng verwandten Bereich oder nachgewiesene gleichwertige Kenntnisse und Erfahrungen
- Vertrautheit mit git, Github und Gitlab
- Erfahrung mit mindestens einem Machine Learning Framework (Tensorflow, Pytorch oder Jax) ist von Vorteil
- Erfahrung mit CI/CD und testgetriebener Entwicklung
- Erfahrung in der Pflege eines (Open Source) Forschungscodes
- Begeisterung für die Zusammenarbeit in einer Universitätsgruppe
Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Die Universität Bonn ist ein hervorragender Arbeitgeber, der nicht nur eine internationale Forschungsumgebung bietet, sondern auch ein starkes Engagement für die berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter zeigt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit, im Homeoffice zu arbeiten, und einem breiten Angebot an Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die Universität eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem profitieren die Mitarbeiter von einer zentralen Lage in Bonn mit exzellenter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr und zahlreichen Sportmöglichkeiten.
Kontaktdaten:
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (m/f/d) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Scientist (m/f/d) bei Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn entscheidend sein!
