Data Scientist​/in

Gesellschaft, Wirtschaft und Verwaltung brauchen verlässliche statistische Grundlagen. LUSTAT Statistik Luzern erhebt, verknüpft, analysiert und publiziert Daten für den Kanton Luzern, seine Gemeinden und weitere öffentliche Auftraggeber. Möchtest du anspruchsvolle Daten analysieren, statistische Methoden praktisch einsetzen und daraus verständliche Datenprodukte entwickeln, die im Alltag einen konkreten Nutzen schaffen?

Für unser Team Bevölkerung, Wirtschaft und Raum (BWR) suchen wir eine technisch versierte und neugierige Persönlichkeit, die fachliche Fragestellungen gemeinsam mit unterschiedlichen Fachpersonen bearbeitet und daraus verlässliche, nachvollziehbare Data-Science-Lösungen entwickelt. Im Bereich BWR zeigen wir, wie sich Bevölkerung und Wirtschaft im Kanton Luzern entwickeln, wie Boden und natürliche Ressourcen genutzt werden und wie sich die öffentlichen Finanzen präsentieren. Damit schaffen wir vergleichbare statistische Grundlagen für Monitoring und Planung.

• Du verantwortest mindestens einen Themenbereich fachlich und stellst die Vertretung für mehrere weitere sicher.
• Du beantwortest Anfragen und deckst Informationsbedürfnisse von Verwaltung, Bevölkerung, Parlament, Medien und weiteren Interessengruppen.
• Du entwickelst gemeinsam mit den beteiligten Fachpersonen fundierte Analysen und Datenprodukte und begleitest deren technische Umsetzung bis zur produktiven Nutzung.
• Du entwickelst reproduzierbare Datenpipelines sowie statistische Modelle und Verfahren und überführst geeignete Ansätze gemeinsam mit dem Team in verlässlich nutzbare Lösungen, um Datenanalysen transparent und nachvollziehbar zu gestalten.
• Du entwickelst strukturierten und getesteten Code, vorwiegend in R, und arbeitest an wiederverwendbaren Paketen und Komponenten mit. Git, Code Reviews und automatisierte Tests gehören dabei zu deiner täglichen Entwicklungsarbeit.
• Du erschliesst und beurteilst Datenquellen, achtest auf Datenqualität und Nachvollziehbarkeit und vermittelst Methoden, Annahmen und Ergebnisse auch gegenüber nichttechnischen Anspruchsgruppen verständlich.

• Du verfügst über einen Masterabschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik, Volkswirtschaftslehre, Computational Science oder einem vergleichbaren quantitativen Fachgebiet.
• Du hast praktische Erfahrung in Data Science, Data Engineering oder Scientific Software Engineering und bereits Datenanalysen, Datenpipelines, Modelle oder vergleichbare Datenlösungen selbständig umgesetzt.
• Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Statistik, Datenmodellierung und Datenqualität.
• Du beherrschst R und/oder Python sehr gut und kannst damit strukturierten, getesteten und wartbaren Code entwickeln.
• Du kennst grundlegende Praktiken professioneller Softwareentwicklung. Git-basierte Zusammenarbeit, Code Reviews und automatisierte Tests sind dir vertraut.
• Du hast Erfahrung in der Koordination von Projekten oder in der Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Fachdisziplinen und Anspruchsgruppen.
• Du arbeitest selbständig, sorgfältig und lösungsorientiert. Komplexe fachliche und technische Sachverhalte kannst du strukturieren, unterschiedliche Perspektiven aufnehmen und deine Ergebnisse und Entscheidungen verständlich vermitteln.
• Du kommunizierst stilsicher auf Deutsch. Deine Englischkenntnisse ermöglichen dir den sicheren Umgang mit technischer Dokumentation und internationaler Fachliteratur.

• Kenntnisse in SQL und relationaler Datenmodellierung.
• Kenntnisse in SAS oder Erfahrung im Umgang mit bestehenden SAS-Prozessen.
• Erste Erfahrung mit produktiv betriebenen Datenpipelines, Paketentwicklung, CI/CD oder vergleichbaren Data-Science-Engineering-Praktiken.
• Erfahrung mit Daten und Prozessen der öffentlichen Statistik oder vergleichbaren regulierten Datenumgebungen.

• Du arbeitest an vielfältigen statistischen Fragestellungen mit direktem Nutzen für Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Medien und bist eng mit Fachpersonen aus unterschiedlichen Disziplinen im Austausch. Du arbeitest in einem interdisziplinären Umfeld mit hoher Daten- und Methodenkompetenz.
• Wir entwickeln unsere Datenverarbeitung…