Projektmitarbeiter:in (w/m/d) im Bereich Data Science für die Umwelt-/Wasser-/Abwasserwirtschaft

Die Gründung der staatlichen Hochschule Ruhr West 2009 mit Standorten in Mülheim an der Ruhr und Bottrop ist mit dem Auftrag verbunden, den Zukunftsstandort Ruhrgebiet zu unterstützen. Unser vielfältiges Studienangebot ermöglicht Bachelor- und Master- Abschlüsse in Technik und Wirtschaft.

Wir leben partizipative Mitgestaltung in allen Bereichen und arbeiten stetig daran, die Zufriedenheit und die Fähigkeiten unserer Mitarbeiter:innen noch weiter zu steigern. Schlanke Managementprozesse ermöglichen agiles, eigenverantwortliches Arbeiten, das von Führungskräften wertgeschätzt und gefördert wird. Diese Leidenschaft unserer Teams ist die Basis für hervorragende Resultate in Lehre und Forschung.

Wir glauben an Diversität und daran, dass sie Lebendigkeit und Motivation auslöst! Unserer Hochschule ist es daher wichtig, im Sinne der Vielfalt Studierenden wie Beschäftigten nachhaltige Rahmenbedingungen zu bieten, in denen sie über ihre persönlichen Potenziale hinauswachsen können.

Dafür steht das Versprechen der HRW: Never stop growing!

Wir suchen ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt eine:n motivierte:n

Projektmitarbeiter:in (w/m/d) im Bereich Data Science für die Umwelt-/Wasser-/Abwasserwirtschaft

Kennziffer 67-2025 | Teilzeit (50 %) | Vergütung bei Vorliegen der tariflichen Voraussetzungen TV-L E11

Die Stelle ist dem Bereich Fachbereich 2 (Wirtschaftsinstitut) zugeordnet. Gemeinsam mit ihren Kolleg:innen unterstützen Sie unsere Beschäftigten und die Organisation bei der Umsetzung unseres Versprechens: Never stop growing!

Im Rahmen des Forschungsprojekts aqua³ verfolgt die Hochschule Ruhr West (HRW) das Ziel, zur Stabilisierung und Flexibilisierung der städtischen Wasserversorgung angesichts der Herausforderungen durch den Klimawandel beizutragen. Zu diesem Ziel tragen leistungsfähige KI-Algorithmen bei, die in der Lage sind, komplexe Anomalien in großen und heterogenen Datensätzen zu erkennen und so die Ausgangsdatenqualität zu verbessern. Auf weitreichenden Vorarbeiten kann aufgesetzt werden.

• Anwendung, Implementierung und Entwicklung datengetriebener Algorithmen zur:
  • Anomaliedetektion und -bereinigung für Zeitreihendaten
  • Möglicherweise sodann Verwendung der Zeitreihendaten zur probabilistischen Prognose und Optimierung energie- und wasserwirtschaftlicher Prozesse
• Mitarbeit an der Übertragung der Algorithmen in Softwarelösungen
• Vielfältige Kooperation und Kommunikation mit anderen Projektmitarbeitenden

• Abgeschlossenes Hochschulstudium der (Wirtschafts-) Informatik, der Wirtschafts- oder der Naturwissenschaften oder eines vergleichbaren Studienganges
• Gute Kenntnisse von künstlichen neuronalen Netzen und Regressionsmodellen für Zeitreihen
• Tiefgehende Kenntnisse in der objektorientierten Programmierung mit Python
• Erfahrung mit den gängigen Machine Learning Frameworks wie Tensorflow, PyTorch und scikit-learn
• Ausgeprägte organisatorische und kommunikative Fähigkeiten
• Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind zwingend erforderlich sowie Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind wünschenswert
• Wasser- und/oder energiewirtschaftliche Kenntnisse von Vorteil, aber nicht entscheidend

• Eine spannende, abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Tätigkeit in einem motivierenden Team
• Ein durch Ihr persönliches Engagement gestaltbares Arbeitsfeld
• Begleitung beim Start durch unser Onboarding-Programm und eine fundierte fachliche Einarbeitung
• Arbeit auf einem neuen Campus mit moderner Ausstattung
• Work-Life-Balance dank flexibler Arbeitszeiten, Regelung zu hybridem Arbeiten (Home Office / Campus) und 30 Tagen Erholungsurlaub
• Sozialleistungen des öffentlichen Dienstes (Vorsorge für das Alter dank Zusatzversorgung des öffentlichen Dienstes)
• Eine offene und konstruktive Feedback-Kultur sowie betriebliche Gesundheitsförderung mit HRW vital
• Unterstützung bei der persönlichen und beruflichen Entwicklung dank umfangreicher Weiterbildungsangebote

Egal wie Sie anreisen:

• Gute Verkehrsanbindung (Bus, Bahn, Auto und Fahrrad)
• Kostenlose Beschäftigtenparkplätze vor der Tür
• Vergünstigtes Job-Ticket (2000)

TITL1_DE

Compétences idéales

• Machine Learning
• PyTorch
• Python
• Scikit-learn
• TensorFlow

• Bottrop, North Rhine-Westphalia, Germany

Expérience professionnelle

• Data Engineer
• Machine Learning
• Data Scientist

Compétences linguistiques

• German