Data Scientist im Amt für Verfassungsschutz beim Thüringer Ministerium für Inneres, Kommunales und Landesentwicklung

Aufgabengebiet

• Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung datenanalytischer Verfahren sowie von Methoden des Machine Learnings und der Künstlichen Intelligenz
• Planung und Durchführung komplexer Datenanalysen zur Gewinnung operativ und strategisch relevanter Erkenntnisse aus umfangreichen Datenbeständen
• Entwicklung moderner Daten- und Analysearchitekturen sowie datenwissenschaftlicher Standards und Methoden
• Bewertung, Einführung und Weiterentwicklung innovativer Technologien und Werkzeuge in den Bereichen Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz
• Erstellung von Lage-, Trend- und Prognoseanalysen sowie adressatengerechte Aufbereitung und Präsentation von Analyseergebnissen
• Beratung der Behördenleitung und der Fachbereiche zu Potenzialen und Einsatzmöglichkeiten moderner datenanalytischer Verfahren
• Mitwirkung an Digitalisierungs-, Innovations- und Transformationsvorhaben des AfV beim TMIKL
• Beobachtung und Bewertung aktueller wissenschaftlicher und technologischer Entwicklungen im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen

Zwingende Qualifikationen

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschul-studium (Master, Diplom (Universität) oder vergleichbarer Abschluss) in der Fachrichtung Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einer vergleichbaren wissenschaftlichen Fachrichtung mit ausgeprägtem datenanalytischem, mathematischem oder informationstechnischem Schwerpunkt

Wünschenswerte Qualifikationen

• Kenntnisse in den Bereichen Data Science, Datenanalyse, Machine Learning und KI
• Erfahrungen im Umgang mit modernen Datenarchitekturen, Datenbanksystemen und Verfahren zur Verarbeitung großer Datenmengen
• Fähigkeit zu eigenständigem Arbeiten
• ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
• hohes Maß an Eigeninitiative, Verantwortungsbewusstsein, Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit