Visit www.acad.jobs with all Jobs for Academics!
                
Position: Mitarbeiter/in im Bereich Data Analyst im (digitalen) Bildungssektor (m/w/d)
Institution: Universität Bayreuth
Department: Lehrstühle Wirtschaftsgeographie und Didaktik der Geographie
Location: Bayreuth, Bayern, Germany
Duties: Ihr Aufgabenbereich wird es sein, Wissenschaftler/innen in Forschung und Lehre im IT-Bereich zu unterstützen. Sie werden sowohl für das Handling und die Analyse von grossen Datensätzen im Bereich der Geowissenschaften (insbesondere der Wirtschafts- und Sozialgeographie) als auch für die Entwicklung und Betreuung von digitalen Lernumgebungen (insbesondere der Didaktik der Geographie) zuständig sein. Sie werden auch für Einkauf und Bereitstellung von Hard- und Software im Geographischen Institut verantwortlich sein
Requirements: Abgeschlossenes Studium im Bereich Data Science, Geomedientechnik, Geoinformatik, Informatik oder im Diplom- (FH) oder Bachelorstudiengang; Vorkenntnisse in einer oder mehreren Programmiersprachen (wie z.B. R, Python); fundierte Statistik-Kenntnisse zur Durchführung von multivariaten Analysen mit Spatial Big Data; fundierte Kenntnisse zur Visualisierung von komplexen Daten, insbesondere auch von raumbezogenen Daten; Kenntnisse im Bereich der Entwicklung von Apps im Lehr-/Lernumfeld der Geowissenschaften; Erfahrungen mit gängigen Graphik-Tools; sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse; Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie Eigeninitiative und Flexibilität; Aufgeschlossenheit für neue Techniken und Aufgabenfelder; analytisches Denkvermögen sowie problem- und anwendungsorientiertes Lösungsvermögen
   
Text: An den Lehrstühlen für Wirtschaftsgeographie und Didaktik der Geographie der Universität Bayreuth ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt folgende Vollzeitstelle unbefristet zu besetzen: Mitarbeiter/in im Bereich Data Analyst im (digitalen) Bildungssektor (m/w/d) Aufgabengebiet Ihr Aufgabenbereich wird es sein, Wissenschaftler/innen in Forschung und Lehre im IT-Bereich zu unterstützen. Sie werden sowohl für das Handling und die Analyse von grossen Datensätzen im Bereich der Geowissenschaften (insbesondere der Wirtschafts- und Sozialgeographie) als auch für die Entwicklung und Betreuung von digitalen Lernumgebungen (insbesondere der Didaktik der Geographie) zuständig sein. Sie werden auch für Einkauf und Bereitstellung von Hard- und Software im Geographischen Institut verantwortlich sein. Anforderungen Abgeschlossenes Studium im Bereich Data Science, Geomedientechnik, Geoinformatik, Informatik oder im Diplom- (FH) oder Bachelorstudiengang, Vorkenntnisse in einer oder mehreren Programmiersprachen (wie z.B. R, Python), fundierte Statistik-Kenntnisse zur Durchführung von multivariaten Analysen mit Spatial Big Data, fundierte Kenntnisse zur Visualisierung von komplexen Daten, insbesondere auch von raumbezogenen Daten, Kenntnisse im Bereich der Entwicklung von Apps im Lehr-/Lernumfeld der Geowissenschaften, Erfahrungen mit gängigen Graphik-Tools, sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse, Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie Eigeninitiative und Flexibilität, Aufgeschlossenheit für neue Techniken und Aufgabenfelder, analytisches Denkvermögen sowie problem- und anwendungsorientiertes Lösungsvermögen. Die Eingruppierung erfolgt je nach persönlicher Eignung bis E 11 TV-L. Die Universität Bayreuth strebt eine Erhöhung des Anteils der Frauen am Personal an und bittet deshalb Frauen nachdrücklich um ihre Bewerbung. Schwerbehinderte haben bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Qualifikation Vorrang bei der Einstellung. Bewerbungsfrist Bitte bewerben Sie sich online mit aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen bis zum 31.03.2020 über unser Online-Bewerbungsportal unter Bewerbungsportal Uni-Bayreuth Fachliche Auskünfte erhalten Sie von Prof. Dr. Ouma, Tel. 0921/55-2262 oder Prof. Dr. Schrüfer, Tel. 0921/55-2276 Kennung der Ausschreibung: Data Analyst Geographie ( www.stellenangebote.uni-bayreuth.de ) Verantwortlich für die Redaktion:
Please click here, if the Job didn't load correctly.







Please wait. You are being redirected to the Job in 3 seconds.