(Junior) Data Scientist (w/m/d)

Market & Audience Insights (MAI) ist die Service-Unit der DW für zielführende Analysen. Wir sorgen dafür, dass die DW ihre Zielgruppen und Märkte besser versteht – und ihre Angebote datenbasiert hierauf ausrichten kann. Hierfür arbeiten wir daran, immer mehr unterschiedliche Datenquellen klug miteinander zu verknüpfen, um automatisierte Analysen zu ermöglichen.

Die Deutsche Welle (DW) ist der Auslandssender Deutschlands, verbreitet weltweit journalistische Angebote - multimedial und in mehr als 30 Sprachen. Darüber hinaus stärkt die DW Akademie das Menschenrecht auf Informations- und Meinungsfreiheit in Entwicklungs- und Schwellenländern. Als Mitglied der ARD sind wir stolz darauf, mit unseren vielfältigen und qualitativ hochwertigen Angeboten wesentlich zur Meinungs- und Medienvielfalt beizutragen.

Rolle:

• Entwicklung und Steuerung komplexer Analyseprojekte und datengetriebener Prozesse zur Unterstützung eines modernen, nutzerorientierten Journalismus.
• Datenanalyse auf Basis vielfältiger Quellen mithilfe des vollständigen Data-Science-Toolkits – von Data Mining und Feature Engineering bis hin zu Modelling, Deployment und Dashboarding.
• Konzeption, Training, Deployment und Betrieb von KI- und Machine-Learning-Modellen sowie Aufbau und Weiterentwicklung skalierbarer MLOps- und Analytics-Lösungen.
• Automatisierung und Optimierung zentraler Datenprozesse, damit aus wiederkehrenden Analysen effiziente, skalierbare Lösungen werden.
• Identifikation von Einsatzmöglichkeiten für Advanced Analytics, Predictive Analytics und KI-Anwendungen sowie verständliche Kommunikation komplexer Methoden und Ergebnisse an unterschiedlichste Stakeholder.
• Durch Deine Mitarbeit trägst du dazu bei, dass die DW ihre Zielgruppe besser erreicht, und so weltweit mehr Menschen freie Informationen für freie Entscheidungen nutzen.

Profil:

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master/ Magister/ Diplom /sehr guter Bachelor) der 'MINT-Richtung' oder der empirischen Sozialwissenschaften.
• Erste einschlägige Berufserfahrung in der Konzeption, Durchführung und Steuerung von Data-Science-Projekten mit Python – von der Planung bis zum erfolgreichen Projektabschluss.
• Fundierte Kenntnisse in der Anwendung statistischer Methoden sowie von KI- und Machine-Learning-Modellen. Sicheres Verständnis mathematischer und statistischer Konzepte, insbesondere der deskriptiven und inferenziellen Statistik, Hypothesentests, Regressionsverfahren, multivariater Analysen sowie Verfahren der Klassifikation, Mustererkennung und des Clusterings.
• Fortgeschrittene Python-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung mit gängigen Data-Science-, Machine-Learning- und NLP-Frameworks wie NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Transformers, SpaCy und Hugging Face.
• Sicherer Umgang mit SQL-Datenbanken, Linux-Systemen, Bash und Docker.
• Erfahrungen im Bereich MLOps (z. B. MLFlow, FastAPI, GitLab CI/CD, Unit Tests), Generative AI (z. B. OpenAI) sowie mit LLM- und agentenbasierten Workflows sind von Vorteil.
• Ausgeprägte Fähigkeit zur verständlichen Aufbereitung und Visualisierung komplexer Daten und Zusammenhänge für technische und nicht-technische Zielgruppen. Analytische Denkweise, selbstständige und agile Arbeitsweise sowie eine hohe Lernbereitschaft und Freude an der Erschließung neuer Themenfelder. Souveräne Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens C1-Niveau).

Benefits:

• Sinnstiftende Aufgaben im internationalen Medienumfeld.
• Moderne Arbeitskultur New Work.
• Digital Leadership and Collaboration.
• Entwicklungsmöglichkeiten: umfangreiches Bildungsprogramm und Formate.
• Flexible Arbeitsmodelle: Arbeitszeiten und Homeoffice.
• Attraktive Vergütung auf marktgerechtem Niveau.

Wir fördern Diversität und Chancengleichheit. Ihre Bewerbung ist bei uns willkommen, ungeachtet Ihrer Nationalität, kulturellen, ethnischen oder sozialen Herkunft und Zugehörigkeit, Religion oder Weltanschauung, einer Behinderung, Ihrer sexuellen Identität, Ihrer Geschlechtsidentität oder Ihres Alters. Wir streben Geschlechterparität auf allen Ebenen der Organisation an.