Data Scientist Statistik (w/m/d) im Referat "Mikrozensus - Auswertung und Analyse" (F36)

Data Scientist Statistik (w/m/d) – Job-ID: 219/26

im Referat „Mikrozensus – Auswertung und Analyse“ (F36)

• Entgelt/Besoldung: E13 TVöD (ggf. weitere Vergütungsmöglichkeiten) Mehr Informationen über Ihr zu erwartendes Gehalt bietet der Bezügerechner des BVA
• Beschäftigungsverhältnis: befristet auf 30 Monate (Projekt- bzw. konzeptionelle Aufgaben)

Fakten liefern. Demokratie sichern. Mit dir.

Der Mikrozensus ist die größte jährliche Haushaltsbefragung in Europa: Rund 1% der Bevölkerung werden zu ihrer wirtschaftlichen und sozialen Lage befragt. Schwerpunkt des Referates F36 ist die Auswertung und Analyse von Mikrozensusdaten. Der Fokus des Aufgabenbereichs liegt insbesondere in der (Weiter-)Entwicklung der Schätz- und Analyseverfahren für den Mikrozensus im Rahmen der Datenverarbeitung sowie der Datenauswertung. Zum Aufgabenbereich gehört auch die Erhebungsvorbereitung, Datenaufbereitung sowie -auswertung des Zusatzprogramms Wohnen im Mikrozensus sowie der Wohnvariablen aus der Mikrozensus-Unterstichprobe zu Einkommen und Lebensbedingungen (EU-SILC). Zudem gehört die Bereitstellung von Standard- und Sonderauswertungen inklusive Beratung für verschiedene Stakeholder aus Politik, Verwaltung, Markt- und Sozialforschung sowie der Wissenschaft ebenfalls zu den Aufgaben im Referat.

Diese Aufgaben übernehmen Sie

• Sie unterstützen uns konzeptionell und praktisch bei der Transition und Softwaremigration von SAS nach R. Dabei müssen Logiken, Strukturen und Makros aus SAS in äquivalenten, stabilen und effizienten Code in R umgewandelt werden.
• Im Team entwickeln Sie unsere Software zur (Kreuz-)Tabellierung von Ergebnissen aus dem Mikrozensus in R weiter: https://gitlab.opencode.de/ysaidani/procr. Dabei analysieren und bewerten Sie fortlaufend die fachlichen und technischen Anforderungen an die Software, stimmen diese mit den relevanten Stakeholdern ab und setzen sie in enger Zusammenarbeit im Team um.
• Weiterhin übernehmen Sie die methodische Weiterentwicklung und Implementierung von Verfahren zur Berechnung des Stichprobenfehlers (z.B. replicate weights).
• Im Team entwickeln Sie die Datenverarbeitung und -aufbereitung im Mikrozensus kontinuierlich weiter und automatisieren bestehende Prozesse. Darüber hinaus führen Sie vertiefte Analysen und Untersuchungen zur Datenintegrität durch.
• Sie verantworten den Wissenstransfer aus Projekten in die Arbeit des Referats. Dazu erstellen Sie Tutorials und Dokumentationen und führen entsprechende Tutorials durch.
• Die Weiterentwicklungen und Ergebnisse Ihrer Projekte präsentieren Sie auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen sowie in wissenschaftlichen Publikationen.

Wir bieten Ihnen

• Sonderzahlungen/Prämien, Betriebliche Altersvorsorge, Zuschuss zum Deutschlandjobticket
• Großzügiges flexibles Arbeiten, umfangreiche Angebote zur Vereinbarkeit von Beruf, Familie und Pflege, 30 Tage Urlaub sowie arbeitsfrei am 24./31.12.
• Umfassendes Onboarding, über 300 Fortbildungsangebote
• Gesundheitsmanagement, Fitnessräume, Betriebssport

und vieles mehr! (Link)

Bewerbungsvoraussetzung

• Abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulbildung (Master / Diplom-Uni. / Magister) eines Studiums des MINT-Bereichs (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik); des Studienfachs Wirtschaftswissenschaft; Politikwissenschaft/Politologie; Sozialwissenschaften; Soziologie oder eines Studiums, in welchem entsprechende Fachkenntnisse vermittelt werden.

Darüber hinaus bringen Sie mit

• nachweisbare mehrjährige Erfahrungen und sehr gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung, einschließlich version control, unit testing, code review und Dokumentation. Expertenkenntnisse in der Programmiersprache R und in der Software git sind wesentliche Voraussetzungen,
• Erfahrung in der Koordination technischer Arbeiten in einem Team und in einem komplexen Software- oder wissenschaftlichen Datenverarbeitungsumfeld, einschließlich fundierter Kenntnisse in data processing pipelines, data integration, software integration, post-processing und Verbreitung von Ergebnissen,
• sehr gute statistische Methodenkenntnisse mit Blick auf Survey Statistik (u.a. Stichprobendesign und Stichprobenziehung) und Schätzverfahren für Modellierungen, darunter erweiterte Kenntnisse in Gewichtungsverfahren zur Hochrechnung von Stichproben, in der Implementation von Simulationen und der Entwicklung von Verteilungsmodellen,
• Erfahrungen im Projektmanagement in einem Team, darunter Priorisierung von Aufgaben zur fristgerechten Umsetzung sowie eine hohe Verantwortungsbereitschaft. Ausgeprägte Fähigkeiten zur eigenständigen Problemlösung, gepaart mit einer kooperativen und proaktiven Grundhaltung sind essentiell,
• sicheres Beherrschen des Englischen in Wort und Schrift.

Generelle Erwartungen an die Position finden Sie in der Funktionsbeschreibung „Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in“, z.B. Genderkompetenz.

Wir haben Sie überzeugt?

Dann sind wir gespannt auf Ihre Bewerbung (Notwendig sind: Anschreiben, CV, Zeugnisse/Nachweise), die Sie uns bitte über das Stellenportal INTERAMT einreichen.

Weitere Informationen über uns und das Bewerbungsverfahren finden Sie auf unserer Karriereseite.

Weiterführende Informationen:

Für uns ist Chancengleichheit selbstverständlich. Das Statistische Bundesamt setzt sich für die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern ein. Wir begrüßen besonders Bewerbungen von Frauen. Bei gleicher Qualifikation werden Bewerberinnen bevorzugt berücksichtigt.

Schwerbehinderte Menschen berücksichtigen wir bei gleicher Eignung und Befähigung bevorzugt. Es wird lediglich ein Mindestmaß an körperlicher Eignung verlangt.

Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.

Abschlusszeugnis noch nicht erhalten?
Dann ist ein alternativer Nachweis über den erfolgreichen Abschluss (bspw. Transcript of Records) erforderlich

Die Bewerbungsunterlagen werden ausschließlich zum Zwecke des Auswahlverfahrens verwendet und nach Abschluss dessen gelöscht. Weitere datenschutzrechtliche Infos: Link