Senior Policy Data Scientist (w/m/d) für die evidenzbasierte Politikberatung

Unser Kunde ist ein internationales Forschungs- und Beratungsunternehmen für den öffentlichen Sektor mit über 300 Mitarbeitenden an verschiedenen Standorten in Europa, Afrika und Lateinamerika. Das Unternehmen unterstützt öffentliche Auftraggeber bei der Analyse und Gestaltung von Politikprogrammen in Bereichen wie Forschungs- und Innovationspolitik, Klimapolitik, digitale Transformation und viele mehr. Zur Verstärkung der Data Science Unit wird ein erfahrener Data Scientist gesucht, der sich leidenschaftlich für evidenzbasierte Politikberatung einsetzt. In einem dynamischen Team von zwanzig Personen, das sich über mehrere internationale Standorte erstreckt, werden innovative Datenanwendungen entwickelt. Zu den Projekten gehören unter anderem die Entwicklung eines Tools zur Technologiereifegradbestimmung sowie datenbasierte Modellierungen des Klimanettonutzens digitaler Technologien. Die Data Science Unit legt großen Wert auf Offenheit, Zusammenarbeit und Vielfalt. Die Mitarbeitenden haben die Möglichkeit, an spannenden Forschungs- und Entwicklungsprojekten teilzunehmen und ihre Kenntnisse in modernen Datenanalysemethoden zu vertiefen. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einer flexiblen Arbeitsweise, die Home-Office-Möglichkeiten und eine angenehme Arbeitsatmosphäre bietet. Die Unternehmenskultur fördert Selbstständigkeit und Eigeninitiative, was den Mitarbeitenden ermöglicht, aktiv zur Weiterentwicklung des Unternehmens beizutragen.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in einem relevanten Fachgebiet sowie belastbare empirische Methodenkenntnisse, idealerweise im Kontext der Politikberatung. Zudem sind mindestens drei Jahre einschlägige Berufserfahrung in der Anwendung fortgeschrittener datenwissenschaftlicher Methoden im Public Policy Kontext erforderlich. Fundierte Kenntnisse in Python sind zwingend notwendig, Kenntnisse in SQL und R sind von Vorteil. Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch sind ebenfalls erforderlich, weitere Sprachen sind wünschenswert. Erfahrung mit offenen Datenquellen, GitHub und der Konsolidierung von Datenbanken sind von Vorteil. Gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, in einem internationalen und multikulturellen Umfeld zu arbeiten, sind ebenfalls wichtig. Wünschenswerte Kompetenzen umfassen Erfahrung mit NLP und Wissensextraktion sowie Kenntnisse in Machine-Learning-Methoden zur Klassifikation. Erfahrung mit Microsoft Azure im Aufbau von Data-Science-Workflows ist ein Plus.