Deine Aufgabe:

Als Data Analyst bewegst du dich an der Schnittstelle von Programmierung, Statistik und kritischem Denken. Dein Aufgabenspektrum:

• Mit deinen Datensätzen legst du die Grundlage für professionelle Analysen und stellst so eine bestmögliche Qualität unserer Vorhersagen sicher.
• Du validierst Leistungsprognosen mit bereits vorhandenen Statistik- und Analyse-Tools.
• Prozessanalyse: Zur inhaltlichen und operativen Weiterentwicklung unseres Vorhersagesystems setzt du jeweils passende Data-Science-Methoden ein, deckst interne Prozess-Schwachstellen auf und entwickelst Konzepte zur Optimierung.
• Zudem wirkst du bei internen und externen Projekten, u. a. zur Bereitstellung statistikrelevanter Daten, mit und übernimmst das Projektmanagement.
• Dabei arbeitest du eng mit unseren Teams aus Meteorologie, Forschung und Softwareentwicklung zusammen.

Dein Profil:

• Du hast dein ingenieur- oder naturwissenschaftliches Studium in Data Science / Analytics, Mathematik, (Geo-)Physik, Meteorologie oder in einer vergleichbaren Fachrichtung abgeschlossen.
• Idealerweise konntest du erste Berufspraxis im Bereich Datenanalyse, Big Data, Künstliche Intelligenz (AI) oder maschinelles Lernen (ML) sammeln, gern als Data Analytics Manager, Data Engineer oder in ähnlicher Funktion.
• Mit Statistik, Analyseverfahren und Algorithmen kennst du dich jedenfalls aus. Erfahrung in der Softwareentwicklung und Python-Programmierung ist ebenfalls wünschenswert.
• Für dich ist Datenanalyse ein bisschen wie Detektivarbeit: Du suchst gern nach Hinweisen, die dich zum Kern führen und setzt dich mit komplexen Sachverhalten auseinander – dazu bringst du Analysestärke mit, um vielschichtige Prozesse zu verstehen und zu hinterfragen.
• Auch in zeitkritischen Phasen können wir uns auf deinen engagierten Einsatz verlassen. Auch über die Kernarbeitszeit hinaus stehst du deinem Team zur Seite und hast das Ziel stets im Fokus.
• Du kommunizierst teamorientiert und fühlst dich sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch sicher, weitere Sprachkenntnisse sind von Vorteil.
• Wir freuen uns über Zusatzwissen zu erneuerbaren Energien, Energiemärkten oder numerischen Wettervorhersagen und vielleicht hast du ja sogar schon ein Wettermodell aufgesetzt – du lernst jedenfalls immer gern dazu.