Project Manager Data Science for Social Good (per remote)

Einrichtung
Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik - Lehrstuhl Statistical Learning and Data Science
Besetzungsdatum
24.05.2021
Ende der Bewerbungsfrist
28.02.2021
Befristung
24.05.2021 - 10.09.2021

Im Rahmen des Munich Center for Machine Learning sucht der Lehrstuhl für Statistical Learning and Data Science an der Ludwig-Maximilians-Universität München, unter der Leitung von Prof. Dr. Bernd Bischl, in enger Zusammenarbeit mit der University of Warwick und mit Unterstützung des Alan Turing Institute und der Data Science for Social Good (DSSG) Foundation, nach Vollzeit-Projektmanagern für Data Science, die sich dem DSSGx UK Summer Project anschließen möchten.

Das projektbasierte 12-wöchige Trainingsprogramm wurde entwickelt, um angehenden Data Scientists starke Fertigkeiten für die Lösung von realen Problemen und ein Verständnis, Begeisterung und Leidenschaft für die Lösung von Problemen mit sozialer Wirkung zu vermitteln. In enger Zusammenarbeit mit Regierungen und Non-Profit-Organisationen (NGOs) arbeiten die Stipendiaten an realen Problemen aus den Bereichen Bildung, Gesundheit, internationale Entwicklung und mehr. Dieses Jahr wird das Programm aufgrund von COVID-19 komplett online durchgeführt.

Aufgaben

Die Projektmanager (PMs) sind ein entscheidender Bestandteil von DSSGx. PMs arbeiten an bis zu 4 Data-Science-Projekten gleichzeitig mit bis zu 4 Projektpartnern, mit einem engagierten Team von Fellows (etwa 4 pro Projekt). Jedem PM steht ein technischer Mentor zur Seite, der die Projekte leitet und den Fellows technische Unterstützung bietet. Die PMs organisieren auch einige der Fellowship-Aktivitäten und betreuen die Fellows bei verschiedenen Aktivitäten zur Kommunikationsfähigkeit.

Ein idealer PM hat einen starken technischen Hintergrund und Erfahrung mit Technologie- oder Data Science-Projekten sowie mehrere Jahre Industrie- oder Beratungserfahrung. Wir sind auf der Suche nach PMs, die es gewohnt sind, in einer agilen, schnelllebigen, Start-up-ähnlichen Umgebung zu arbeiten und die Erfahrung haben mehrere Projekte auf einmal zu managen.

Ihre Aufgaben:

  • Typischerweise Unterstützung von 2 oder 3 Fellow Teams (3-4 Personen pro Team)
  • Unterstützung bei der Zusammenarbeit mit dem Projektpartner sowie sicherstellen, dass das Team Fortschritte macht
  • Organisieren einiger Fellowship Aktivitäten
  • Betreuen der Fellows bei folgenden Aktivitäten: Präsentieren, Erstellen eines Pitches, eines Posters und einer Dokumentation, als auch bei der effektiven Kommunikation mit unterschiedlichen Projektbeteiligten

Anforderungen

Erforderlich:

  • Projekt Management und Organisationsfähigkeiten mit ausgeprägter Detailgenauigkeit
  • Die Fähigkeit, effektiv und klar mit einer Vielzahl von Personen und Zielgruppen auf allen Ebenen zu kommunizieren
  • Die Fähigkeit, starke Arbeitsbeziehungen mit einer Vielzahl von Personen auf allen Ebenen aufzubauen
  • Diplomatisch, Verhandlungsgeschick und Urteilsvermögen in komplexen Bereichen
  • Zeitmanagement, Prioritätensetzung und Gelassenheit unter Druck
  • Fähigkeit, mehrere Aufgaben und Teilprojekte zu managen
  • Die Leidenschaft eine soziale Wirkung zu erzielen

Erwünscht:

  • Abgeschlossenes Studium in einer relevanten wissenschaftlichen und/oder technischen Disziplin oder gleichwertige berufliche Qualifikation und/oder Erfahrung
  • Kreative und effektive Moderation von Meetings, intern und extern
  • Eine Qualifikation oder Zertifizierung in einem oder mehreren Projektmanagement-Prozessen (z.B. Agile, Scrum, Kanban, PRINCE2 etc.)
  • Interesse für Data Science und Künstliche Intelligenz
  • Erfahrung mit der Arbeit in einem interdisziplinären akademischen oder forschungsintensiven Umfeld
  • Erfahrung mit GitHub
  • Erfahrung in der Arbeit an Social-Impact-Projekten und Leidenschaft für soziales Engagement

Unser Angebot

Die LMU hat die „Charta der Vielfalt“ unterzeichnet und engagiert sich für die Diversität ihrer Beschäftigten. Die Bewerbung von Frauen wird ausdrücklich begrüßt.

Aufgrund der Art der Förderung werden Antragsteller aus EU-Mitgliedstaaten bevorzugt werden.

Schwerbehinderte Personen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation bevorzugt.

Kontakt

http://www.slds.stat.uni-muenchen.de/dssgxuk/

Interessierte Bewerber senden bitte die aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen:

  • ein kurzes Anschreiben, das Sie als idealen Kandidaten für die Position bewirbt (~1 Seite)
  • einen detaillierten Lebenslauf, mit besonderem Augenmerk auf: erworbene Abschlüsse, Qualifikation in Projektmanagement Prozessen, Erfahrung in der Arbeit an Projekten mit sozialer Wirkung, Erfolgsbilanz

bis spätestens 28.02.2021 ausschließlich in elektronischer Form zusammengefasst in einem PDF (max. 5 MB) unter dem Stichwort “Project Manager Application, DSSGx an: Juliane.Lauks@stat.uni-muenchen.de

Juliane Lauks, PhD
Scientific Manager
Chair of Statistical Learning & Data Science
Department of Statistics
LMU Munich
Ludwigstr. 33
D-80539 Munich
Germany
https://www.slds.stat.uni-muenchen.de/

Bitte beachten Sie, dass aufgrund der Art der Förderung Antragsteller aus EU-Mitgliedstaaten bevorzugt werden.

Da die Data Science for Social Good (DSSG) Sommerprojekte von der LMU in München in Zusammenarbeit mit der University of Warwick im Rahmen des DSSGx UK Chapters der DSSG Foundation durchgeführt werden, werden Ihre Daten an die Mitglieder des DSSG-x Vorstandes, die Challenge Owner und ausgewählte LMU/Warwick University/Carnegie Mellon University Forscher zum Zwecke der Bewerbungsprüfung und Auswahl weitergeleitet.

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Im Rahmen Ihrer Bewerbung auf eine Stelle an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten und die Datenschutzerklärung der LMU für den Internetauftritt. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise und die Datenschutzerklärung zur Kenntnis genommen haben und mit der Datenverarbeitung im Rahmen des Auswahlverfahrens einverstanden sind.