Öffentlicher Dienst: Machine-Learning-Spezialist/-in (w/m/d) in Baden-Württemberg gesucht!
Das Statistische Bundesamt sucht aktuell nach talentierten Machine-Learning-Spezialisten, die Lust haben, innovative Ansätze in der Datenanalyse zu entwickeln. Bei erfolgreicher Bewerbung erfolgt zunächst eine Eingruppierung nach E 13 TVöD, was bedeutet, dass Sie bereits zu Beginn eine attraktive Vergütung genießen können. Aber das ist noch nicht alles! Perspektivisch könnte eine Eingruppierung nach E 14 TVöD möglich sein, was Ihre Karrierechancen enorm steigert.
Sind Sie bereits erfahren im Umgang mit komplexen Datenmodellen und Algorithmen? Fantastisch! Ideale Kandidaten bringen Kenntnisse in Python, R oder ähnlichen Programmiersprachen mit. Doch das ist nicht nur ein Job – es ist eine Möglichkeit, im öffentlichen Dienst einen echten Unterschied zu machen.
Der Arbeitsalltag wird sicher abwechslungsreich: Sie analysieren riesige Datensätze, entwickeln prädiktive Modelle und liefern wertvolle Erkenntnisse, die politischen Entscheidungsträgern helfen. Ihre Arbeit hat also nicht nur Einfluss auf die statistische Erfassung, sondern auch auf die Entwicklung zukunftsweisender Strategien.
Ein weiterer Pluspunkt? Der öffentliche Dienst in Deutschland bietet nicht nur Jobs, sondern auch Planungssicherheit. Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Homeoffice-Nutzung sind attraktive Benefits.
Also, wenn Sie auf der Suche nach einer spannenden Herausforderung im öffentlichen Dienst sind und Ihre Leidenschaft für Machine Learning mit einer sinnstiftenden Aufgabe kombinieren möchten, dann könnte das Ihre Chance sein! Bewerbungen werden schon bald entgegengenommen. Warten Sie also nicht zu lange – Ihre Karriere im öffentlichen Dienst könnte schon bald beginnen!
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Jobtitel
Machine-Learning-Spezialist/-in (w/m/d)
Unternehmen
Statistisches Bundesamt
Vollständige Stellenbeschreibung
Bei erfolgreicher Bewerbung erfolgt zunächst eine Eingruppierung nach E 13 TVöD, perspektivisch nach E 14 TVöD. Sind Sie bereits…
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Standort
Baden-Württemberg
Veröffentlichungsdatum
Sat, 04 Oct 2025 22:39:44 GMT
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