Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in

65183 Wiesbaden
09.01.2019

Daten dieser Anzeige

Job-ID: 009406890
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in

Statistisches Bundesamt

Germany

https://www.bewerbung2go.de/erstellen/apply/1BO/009406890

Vergleich unterschiedlicher Varianten und Parametrisierungen von Nearest Neighbour Imputati­onsverfahren Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse, Erarbeiten von Schlussfolgerungen Untersuchung von informationstheoretisch fundierten Metriken zur Qualitätsmessung Entwicklung effizienter Softwarelösungen zur Durchführung der Untersuchungen, insbesondere unter Anwendung der Statistik-Software SAS und R Untersuchung maschineller Lernverfahren im Hinblick auf eine Anwendung innerhalb von Nearest Neighbour Imputationsverfahren

Arbeiten Sie gerne im Team? Möchten Sie von Anfang an Verantwortung übernehmen? Mögen Sie kreatives Arbeiten? Gestalten Sie die Methodik des Zensus 2021 mit! Für den Standort Wiesbaden suchen wir eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (Entgeltgruppe 13 TVöD) in unserem Referat "Maschinelles Lernen und Imputationsverfahren". Bei entsprechender Berufserfahrung bzw. persönlicher Qualifikation nutzen wir die uns zusätzlich zur Verfügung stehenden Vergütungsmöglichkeiten (Vorweggewährung von Stufen). Das Arbeitsverhältnis ist auf 48 Monate befristet, weil es sich um Projekt- bzw. konzeptionelle Arbeiten handelt, die in diesem Zeitraum abgeschlossen werden. Dauerstellen schreiben wir i.d.R. intern und im Geschäftsbereich des Bundesministeriums des Innern, für Bau und Heimat aus. Hierdurch geben wir befristet Beschäftigten die Chance auf ein Dau­erarbeitsverhältnis. Die im Rahmen des Zensus gewonnenen Basisdaten lief ern Ergebnisse zur Zahl und Struktur der Bevölkerung, der Haushalte und Familien sowie des Gebäude- und Wohnungsbestandes in tiefer regionaler Gliederung. Die Ergebnisse sind Bemessungsgrundlage u. a. für den Länderfinanzaus­gleich, die Einteilung von Wahlkreisen sowie die Sitzverteilung im Bundesrat. Der nächste register­gestützte Zensus ist für das Jahr 2021 geplant und eine der größten Herausforderungen für die amt­liche Statistik. Gerade im Rahmen derartiger Großprojekte ist im Statistischen Bundesamt und den Statistischen Landesämtern der Einsatz automatisierbarer, mathematisch-statistisch fundierter Verfahren zur Imputation Voraussetzung für eine effiziente Gestaltung des Prozesses der Plausibilisierung erho­bener Daten bzw. der Ergänzung fehlender Angaben bei Item Non-response. Zum Aufgabengebiet der Stelle gehören die Prüfung und der Vergleich verschiedener Verfahren und Verfahrensvarianten. Ihre Aufgaben: Vergleich unterschiedlicher Varianten und Parametrisierungen von Nearest Neighbour Imputati­onsverfahren Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse, Erarbeiten von Schlussfolgerungen Untersuchung von informationstheoretisch fundierten Metriken zur Qualitätsmessung Entwicklung effizienter Softwarelösungen zur Durchführung der Untersuchungen, insbesondere unter Anwendung der Statistik-Software SAS und R Untersuchung maschineller Lernverfahren im Hinblick auf eine Anwendung innerhalb von Nearest Neighbour Imputationsverfahren Was Sie bieten: Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung, wenn Sie über ein mit einem Master abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium bzw. einen gleichwertigen Abschluss (z.B. Magister/Dipl.-Uni) vorzugsweise der Mathematik, Wirtschaftsma­thematik, Statistik oder Informatik verfügen Darüber hinaus erwarten wir: Gute Kenntnisse auf dem Gebiet statistischer Analyseverfahren sowie der Statistiksoftware SAS oder R sind wünschenswert Kenntnisse und praktische Erfahrungen im Bereich Nearest Neighbour Imputationsverfahren sind von Vorteil Kenntnisse im Bereich maschineller Lernverfahren (z.B. neuronale Netze) sowie der Programmier­sprache Python sind von Vorteil Stark ausgeprägte Fähigkeit zu einer wissenschaftlichen, konzeptionell-analytischen Arbeitsweise Ein EMOS-Zertifikat (European Master on Official Statistics) ist von Vorteil Gute mündliche und schriftliche Ausdrucksweise in deutscher und englischer Sprache sowie die Fähigkeit zur Darstellung und Vermittlung komplexer Tatbestände Verhandlungsgeschick und Kooperationsfähigkeit in der Zusammenarbeit mit internen und exter­nen Partner Flexibilität, Einsatzbereitschaft, Eigeninitiative, selbständiges Arbeiten, hohe Belastbarkeit, Teamfähigkeit und Genderkompetenz Haben Sie noch Fragen? Für weitere Auskünfte steht Ihnen Herr Prof. Dr. Ehling (Tel.: 0611/75-2903) gerne zur Verfügung. Was wir bieten: Wenn Sie an einer der größten Herausforderungen für die amtliche Statistik mitarbeiten möch­ten, ermöglichen wir Ihnen eigenverantwortliches Arbeiten in einem jungen und motivierten Team. Wir bieten unseren Beschäftigten flexible Arbeitszeiten und verstehen uns als familienfreundlicher Arbeitgeber. Das Statistische Bundesamt unterstützt die Vereinbarkeit von Beruf und Familie zudem durch eine Vielzahl von Angeboten. Wir punkten durch verantwortungsvolle und abwechslungsreiche Tätigkeiten im Rahmen flexibler Arbeitsmodelle, selbstverständlich auch für Teilzeitkräfte. Das Statistische Bundesamt fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern. Fortbildungen halten wir für selbstverständlich und bieten Ihnen ein breites Spektrum, beispielsweise zu IT- und fachbezogenen Themen, Sprachen, Gesundheit und vieles mehr. Beschäftigten des Statistischen Bundesamtes steht dazu ein eigenes Fortbildungsprogramm zur Verfügung, das jährlich aufgelegt wird. Unser ausführliches Angebot für unsere Beschäftigten finden Sie auf unserer Webseite www.destatis.de unter »ÜBER UNS -> ARBEITGEBER DESTATIS«. Ihre Bewerbung: Ihre Bewerbungsunterlagen senden Sie bitte bis zum 21. Januar 2019 unter Angabe der Kennziffer 400/18-C103 vorzugsweise per E-Mail und in einer PDF-Datei an: bewerbungen@destatis.de oder an unten stehende Postadresse. Wir freuen uns über Bewerber/innen aller Nationalitäten. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt; von ihnen wird nur ein Mindestmaß an körperlicher Eignung verlangt. Bei ausländischem Hochschulabschluss bitten wir um die Vorlage der Feststellung der Vergleichbarkeit durch die Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB); weitere Informationen entnehmen Sie bitte der Internetseite unter www.kmk.org/zab Statistisches Bundesamt, A201 - Personalentwicklung, Gustav-Stresemann-Ring 11, 65189 Wiesbaden

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