Ihre Aufgaben

• Entwicklung, Implementierung und Anwendung moderner Methoden der multivariaten Datenanalyse (MVA), einschließlich Machine-Learning-Verfahren
• Sicherer Einsatz statistischer Methoden sowie fundierte Interpretation der Ergebnisse
• Analyse, Interpretation und Visualisierung komplexer wissenschaftlicher Datensätze
• Konzeption, Optimierung und kontinuierliche Weiterentwicklung von Datenanalyse-Workflows und Datenpipelines

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in Physik, Chemie, Mathematik, Informatik oder einem vergleichbaren natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Fach
• Zwingend erforderlich: fundierte Kenntnisse in der MVA
• Erfahrung in wissenschaftlicher Datenauswertung und statistischer Modellierung
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, MATLAB, R, Mathematica oder vergleichbaren Tools
• Strukturierte, analytische und eigenständige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Problemlösungskompetenz

Wünschenswerte Qualifikationen

• Kenntnisse in C/C++ (z. B. für performante oder physiknahe Anwendungen)
• Erfahrung im Umgang mit großen und/oder komplexen Datensätzen
• Kenntnisse im Bereich Forschungsdatenmanagement
• Grundlegende physikalische chemische Kenntnisse

Wir bieten

• Mitarbeit an anspruchsvollen analytischen Projekten im wissenschaftlichen Umfeld
• Einsatz moderner Analysewerkzeuge und Methoden (MVA / Machine Learning)
• Ein interdisziplinäres, forschungsnahes Arbeitsumfeld mit engem Austausch zwischen verschiedenen Fachbereichen
• Gestaltungsspielraum bei der Entwicklung eigener Methoden, Modelle und innovativer Analyseansätze