Datenanalyst:in / Data Scientist

Deine Aufgabe:

Als Datenanalyst:in agierst du übergreifend zwischen Programmierung, Datenanalyse und kritischem Denken. Dein Aufgabenfeld umfasst u. a.:

Du validierst und analysierst unsere Netzprognosen und stellst so eine bestmögliche Qualität unserer Vorhersagen sicher.
Dabei verlässt du dich teilweise auf bereits bestehende Infrastruktur zur Qualitätsüberwachung, bringst aber auch Ideen zu neuen Analysemethoden mit und begleitest die Weiterentwicklung unserer Analysetools.
Stößt du mit deinen Analysen auf Schwachstellen, so gehst du mit deinem Prozessverständnis auf die Suche nach den Ursachen und entwickelst Konzepte zur Optimierung unseres Vorhersagesystems.
Dafür arbeitest du eng mit Teams aus der Softwareentwicklung zusammen und begleitest die Implementierung von der Idee bis hin zum Roll-out auf produktiven Systemen.
Unsere Systemlandschaft bietet viele Konfigurationsmöglichkeiten. Diese Stellschrauben kennst du und passt sie im Bedarfsfall optimal an.
Du tauschst dich mit anderen Expert:innen zur Optimierung der Prognosequalität sowie zur Weiterentwicklung der Qualitätssicherungsprozesse aus und treibst diese Themen kontinuierlich und aktiv voran.
Sowohl intern als auch für unsere Kunden aus der Energiewirtschaft bist du Ansprechpartner:in bei Fragen zur Prognosequalität.

Dein Profil:

Mit einem naturwissenschaftlichen oder ingenieurwissenschaftlichen Studium, z. B. Physik, Umweltmodellierung, Ozeanographie oder Geographische Systemwissenschaften, bringst du beste Voraussetzungen mit.
Idealerweise konntest du bereits Erfahrungen mit numerischen Vorhersagemodellen sowie deren Validierung sammeln.
Begeistert hinterfragst du komplexe Prozesse, die du dank deiner ausgeprägten analytischen Fähigkeiten schnell durchdringst.
Mit deiner Leidenschaft für Datenqualität kannst du die Datensätze unserer Vorhersagesysteme systematisch sowie zielorientiert bewerten.
Detektivarbeit macht dir Spaß: Du suchst mit Vorliebe nach Hinweisen, die dich zum Kern führen und setzt strukturiert aus mehreren Puzzleteilen ein Gesamtbild zusammen.