Referentinnen/Referenten (w/m/d) für Data Engineering, Data Science & Machine Learning

ZUG gGmbH

Beschreibung: 

Die Zukunft – Umwelt – Gesellschaft (ZUG) gGmbH sucht zur weiteren Verstärkung des Teams „Umweltökonomie, nachhaltige Finanzierung und Künstliche Intelligenz“ in Berlin zum nächstmöglichen Zeitpunkt und auf Dauer

Referentinnen/Referenten (w/m/d) für Data Engineering, Data Science & Machine Learning

Die ZUG unterstützt das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) bei Aufbau und Durchführung der „Plattform für soziale Innovation und KI-Ideenwerkstätten für Umweltschutz“ (PSI – KI-IW) als Beitrag zur gemeinwohlorientierten Entwicklung und Nutzung von KI. Diese ist Teil der im Rahmen der Nationalen KI-Strategie 2020 entwickelten Plattform „Civic Coding - Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl“ als gemeinsame Initiative von BMU, BMAS und BMFSJ. Der vom BMU getragene Teil PSI – KI-IW verfolgt das Ziel, die Zivilgesellschaft in ihrer Gemeinwohlarbeit für die Umwelt mit digitalen Werkzeugen (insb. KI) zu unterstützen und ressourcenschonende KI-Anwendungen in die Breite zu bringen, indem ihre Vernetzung begleitet und gefördert wird, KI in gemeinsamen Projekten erprobt wird und ihre Bedarfe und Erfahrungen in die Fachdebatte um gemeinwohlorientierte KI eingebracht werden. Im Zentrum steht die bedarfs- und kontextadäquate Kompetenzvermittlung an interessierte Einzelpersonen, Vereine, Nichtregierungsorganisationen (NGOs), Verbände, Stiftungen, Initiativen und soziale Bewegungen, um sie langfristig zur nachhaltigen KI-Anwendung zu befähigen.

Für Aufbau und Umsetzung dieser KI-Initiative suchen wir Referentinnen/Referenten für Data Engineering, Data Science & ML, die bei der Gestaltung und Durchführung von BMU KI-Initiativen für die Anwendung von umwelt- und klimafreundlichen KI-Innovationen für das Gemeinwohl mitwirken.

Aufgaben

  • Unterstützung beim Aufbau der KI-Ideenwerkstatt, eines öffentlich zugänglichen Experimentier- und Anwendungslabors für zivilgesellschaftliche Akteure, in denen Daten- und KI-Projekte für Umwelt- und Klimaschutz entwickelt werden
  • Schaffung eines Netzwerks aus zivilgesellschaftlichen Akteuren, Wissenschaft und der KI-Praxis zur Förderung der Entwicklung KI-gestützter sozialer Innovationen für den sozial-ökologischen Wandel
  • Befähigung von zivilgesellschaftlichen Akteuren, Daten- und KI-Kompetenz aufzubauen und den Nutzen und die Risiken einzuschätzen, um KI-Systeme zu verstehen, zu entwickeln und wirkungsvoll einzusetzen
  • Vorbereitung und Durchführung der Kompetenzvermittlung, v.a. Mitarbeit bei der Entwicklung eines didaktischen Konzepts für Veranstaltungsreihen, Einbeziehung bereits bestehender Formate von zivilgesellschaftlichen Organisationen (z. B. für OER-Bildungsmaterialien und Online-Kurse)
  • Entwicklung eines digitalen Werkzeugkastens, v.a. für ressourceneffiziente KI-Anwendungen, Sammlung und Bereitstellung von ressourceneffizienter Software (die über die Projektlaufzeit weiterentwickelt wird) sowie ggf. Open Hardware
  • Entwicklung von userfreundlichen Datenquellen, Methoden und Onlinekursen, die den höchstmögliche Datenschutz- und IT-Sicherheitsstandards sowie Nachhaltigkeitskriterien entsprechen
Anforderungen: 
  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Universitätsdiplom) vorzugsweise in Informatik oder vergleichbarer MINT-Fachrichtung mit Bezügen zu den Bereichen Künstliche Intelligenz/ Maschinelles Lernen
  • Kenntnisse von komplexen Softwaresystemen und zugrundeliegende Architekturen, idealerweise Erfahrung für die didaktische Aufbereitung von KI-Inhalten
  • Informationstechnische Expertise in den Bereichen Data Science, Maschinelles Lernen und Softwareentwicklung und/ oder breite Kompetenz in der Anwendung statistischer Verfahren und zur Qualität, Erhebung, Aufbereitung/ Bereinigung, Zusammenführung und Visualisierung von Daten
  • Kenntnisse zu Sensorik sowie GreenIT sind von Vorteil
  • Idealerweise Kenntnisse in Kompetenzvermittlung sowie Moderation und Anleitung von Gruppen
  • Hohe Affinität und Erfahrung in der Einbindung, Akquise und Vernetzung relevanter Akteure der Digital- und Tech-Szene
  • Affinität in der Beratung und Zusammenarbeit mit politischen Entscheidungstragenden und Fähigkeit zur Vermittlung unterschiedlicher Interessenslagen und zur Kompromissfindung
  • Sehr gute deutsche und englische Ausdrucksfähigkeit in Wort und Schrift
  • Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen national wie international
  • Ausgeprägte Teamfähigkeit, Kommunikationstalent und sehr hohe Kundenorientierung

Wir bieten

  • einen sicheren und vielseitigen Arbeitsplatz mit hoher Eigenverantwortung an der Schnittstelle zwischen internationaler und nationaler Umweltpolitik und ihrer konkreten Umsetzung
  • einen unbefristeten Vertrag und je nach Qualifikation eine Eingruppierung in Entgeltgruppe 13 TVöD Bund sowie Zuschuss zum Jobticket
  • vielfältige Gestaltungsräume und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung und Weiterentwicklung in einer dynamischen, wachsenden Organisation
  • einen modernen und technisch sehr gut ausgestatteten Arbeitsplatz inkl. Ausstattung für das mobile Arbeiten
  • Beschäftigungsbedingungen, die ein hohes Maß an Vereinbarkeit von Beruf und Familie bieten, etwa durch flexible Regelungen zur mobilen Arbeit und die Möglichkeit zur Wahrnehmung der Aufgaben im Rahmen eines individuellen Teilzeitmodells

Interesse?

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung ohne Foto bis zum 23.01.2022 unter Angabe der Kennziffer 21118 über unser Karriereportal https://karriere.z-u-g.org/. Bei Fragen schreiben Sie uns eine Nachricht an bewerbung@z-u-g.org. Weitere Informationen zur ZUG finden Sie unter www.z-u-g.org.

Die ZUG gGmbH gewährleistet die berufliche Gleichstellung von Männern und Frauen und fördert die Vielfalt unter den Beschäftigten. Von schwerbehinderten

Bewerbungsschluss: 
23.01.2022
Anbieter: 
ZUG gGmbH
ZUG gGmbH
Stresemannstr. 69
10963 Berlin
Deutschland
WWW: 
http://www.z-u-g.org
E-Mail: 
bewerbung@z-u-g.org
Online-Bewerbung: 
https://karriere.z-u-g.org/...md-fuer-Data-Engineering-Data-Sci-de-f204.html
Sonstiges: 
21118
(Ursprünglich) veröffentlicht am: 
23.12.2021
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