Data Scientist Verkehrsmodellierung (m/w/d)
Die NOW arbeitet für die Zukunft emissionsfreier Technologien und Nachhaltiger Mobilität in einem integrierten Energiesystem. Dafür nehmen wir als bundeseigene GmbH Aufträge von Bundesministerien an. Zumeist umfassen diese Aufträge die Umsetzung und Koordination von Förderprogrammen. Darüber hinaus begleiten wir im Auftrag aber auch strategische Stakeholder-Prozesse, gestalten internationale Kooperationen und engagieren uns für die Akzeptanz alternativer Technologien in der Gesellschaft. Eine klimaneutrale Gesellschaft ist das Ziel. Innovative Technologien und Konzepte sind der Weg.
Im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr (BMV) koordiniert und steuert die Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur unter dem Dach der bundeseigenen NOW GmbH die Aktivitäten zum Ausbau der Ladeinfrastruktur in Deutschland. So tragen wir maßgeblich dazu bei, E-Mobilität in Deutschland zu ermöglichen und voranzutreiben.
Einfach laden. Daran arbeiten wir.
Für unser Team Bedarfsplanung suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt ein*e Data Scientist Verkehrsmodellierung (m/w/d) in Berlin.
AufgabenAls Teil des Teams Bedarfsplanung unterstützen Sie uns bei der Erstellung und Aufbereitung von Prognosen zum Ladeinfrastrukturbedarf. Im Einzelnen bedeutet dies:
Sie erstellen Verkehrsmodelle zur Ermittlung von Ladeinfrastrukturbedarfen, insbesondere für schwere Nutzfahrzeuge.
Sie führen Analysen und Bewertungen von Ausbauaktivitäten der Ladeinfrastruktur für Pkw und Lkw durch und untersuchen deren Auswirkungen im Kontext öffentlicher Förder- und Finanzierungsprogramme.
Sie bereiten durchgeführte Analysen und Modellierungen in Form von Methodikberichten o. Ä. auf und vermitteln Kenntnisse zum Ladeinfrastrukturbedarf sachgerecht an unterschiedliche Nutzergruppen (z. B. Kommunen, Stromnetzbetreiber).
Sie modellieren die Auswirkungen von E-Lkw und E-Pkw auf das Stromnetz, beispielsweise im Hinblick auf bidirektionales Laden oder Lastspitzen im zeitlichen Verlauf.
Das mögliche Aufgaben- und Verantwortungsspektrum bei uns ist groß. In gemeinsamer Absprache entwickeln wir Ihren Tätigkeitsbereich entsprechend Ihrer Expertise und Ihren Wünschen. Bitte bewerben Sie sich auch, wenn nicht alle Punkte zu 100% auf Sie zutreffen.
Sie haben ein abgeschlossenes Studium in Verkehrs- oder Naturwissenschaften bzw. Data Science mit sehr gutem Studienerfolg oder eine vergleichbare, durch Praxis erworbene und nachgewiesene Qualifikation.
Sie besitzen fundierte Kenntnisse in der (Geo-)Datenanalyse und Statistik oder verfügen über Erfahrung in der Verkehrsmodellierung.
Sie haben Ihre Arbeiten in wissenschaftlichen Artikeln (Paper) veröffentlicht.
Sie bringen Vorerfahrung in der kollaborativen Programmierung in Cloudumgebungen mit (z. B. Code-Reviews, Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines).
Sie verfügen über sehr gute Kenntnisse in der Programmierung mit Python.
Sie begeistern sich für unsere Vision und das Thema E-Mobilität.
Ihre Arbeitsweise ist analytisch und strukturiert sowie von Eigeninitiative geprägt.
Sie haben sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Die NOW gehört zu den wichtigsten Akteur*innen in Deutschland im Bereich Nachhaltige Mobilität. In Ihrer Rolle leisten Sie einen zentralen Beitrag zur Energiewende.
Eine interessante Aufbau-Aufgabe mit viel Gestaltungsspielraum.
Ein hochmotiviertes Team aus engagierten Expert*innen auf ihrem Gebiet, das interdisziplinär, flexibel und digital zusammenarbeitet.
Ein sehr kollegiales, offenes und wertschätzendes Miteinander und eine moderne Fehlerkultur.
Familienfreundliche Arbeitszeiten und die Möglichkeit, regelmäßig mobil zu arbeiten.
Ein zunächst bis zum 31.12.2026 befristeter Arbeitsvertrag in Voll- oder Teilzeit nach TVöD Bund in der Entgeltgruppe 12 (mit Bachelor-Studium) bzw. 13 (mit Master-Studium). Eine Verlängerung wird angestrebt.
Ein individuell nutzbares Weiterbildungsbudget von 2000 € jährlich.
Individuelle, interne Entwicklungsperspektiven und gute Karrierechancen.
Moderne Büros in zentraler Lage mit hervorragender ÖPNV-Anbindung.
Ein bezuschusstes Job-Ticket.
STBL1_DE
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