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Machine Learning Engineer / Data Scientist - Climate and Energy Policy

Planet Reimagined • Vereinigte Staaten • Added on Oct 28, 2026
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Diese Engineer entwickelt Datensysteme und Machine-Learning-Tools, mit denen Politik- und Energieteams Klimaschutzmaßnahmen bewerten, lokale Gegebenheiten vergleichen und Chancen für erneuerbare Energien erkennen können. Die Arbeit umfasst politische Daten, Beiträge aus der Bevölkerung, Prognosemodelle und die notwendige Infrastruktur, um diese Tools in der Praxis einzusetzen.

Im Mittelpunkt steht, Wissen zur Klimapolitik über verschiedene Orte hinweg nutzbar zu machen: Öffentliche Daten und Fachwissen werden verknüpft, damit Gemeinden und Entscheidungsträgerinnen und -träger von Maßnahmen andernorts lernen können. Die Analysen unterstützen außerdem die Planung erneuerbarer Energien und die Interessenvertretung und verbinden technische Forschung mit konkretem Klimaschutz auf kommunaler und Bundesebene.

Die Stelle eignet sich für Data Scientists oder ML-Engineers mit Berufserfahrung, die mit unstrukturierten Daten arbeiten, Analyseergebnisse für Partner ohne technischen Hintergrund verständlich vermitteln und ihre fundierten Modellierungskenntnisse mit Motivation auf Fragen der Klimapolitik und Energiewende anwenden möchten.

Job-FAQs

Was sind die wichtigsten Aufgaben und Verantwortungsbereiche dieser Stelle?

Die Rolle verbindet ML-Engineering, Dateninfrastruktur und Politikanalyse. Dabei werden Verwaltungsdaten, politische Dokumente und Beiträge aus der Bevölkerung in strukturierte Wissenssysteme überführt. Anschließend werden Modelle entwickelt, mit denen sich die Wirksamkeit und Übertragbarkeit politischer Maßnahmen sowie das Potenzial für den Ausbau der Energieversorgung bewerten lassen. Langfristig soll die Arbeit Fachleuten aus der Politik und Gemeinden dabei helfen, Klimaschutzmaßnahmen standortübergreifend zu vergleichen, ihre Umsetzung nachzuvollziehen und evidenzbasierte Entscheidungen für Planung und Interessenvertretung zu treffen.

Wichtige Lernmöglichkeiten in dieser Position

Die Position bietet die Möglichkeit, Erfahrungen mit LLM- und NLP-Anwendungen, Wissensgraphen, Modellevaluierung und cloudbasiertem MLOps zu vertiefen. Die Arbeit mit politischen Dokumenten, kommunalen Daten und Energiedaten kann außerdem praxisnahe Einblicke in die lokale Verwaltung, die Bewirtschaftung von Bundesflächen und die Planung erneuerbarer Energien vermitteln. Die enge Zusammenarbeit mit Fachleuten aus der Politik und Interessenvertretungen der Bevölkerung kann die Fähigkeit stärken, technische Erkenntnisse für praktische Entscheidungen verständlich aufzubereiten. In der Ausschreibung werden keine formalen Schulungs-, Mentoring- oder Zertifizierungsprogramme genannt.

Wie sieht die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat aus (Erfahrung, Fähigkeiten)?

Gesucht wird eine Data-Scientistin oder ein Data Scientist beziehungsweise eine ML-Engineer mit 3–5 Jahren Berufserfahrung, sehr guten Python- und SQL-Kenntnissen, Cloud-Erfahrung und praktischer Erfahrung im Aufbau von LLM-Anwendungen oder strukturierten Wissenssystemen. Auch Erfahrung im Umgang mit unterschiedlichen unstrukturierten Daten und beim Aufbau zuverlässiger Pipelines für den Produktivbetrieb ist relevant. Gut geeignet ist außerdem, wer fundiertes Urteilsvermögen bei Modellierung und Evaluierung, klare Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit mit Fachleuten aus der Politik bei komplexen Fragestellungen mitbringt. Kenntnisse in Klimapolitik, zivilgesellschaftlichen Daten, kommunaler Verwaltung oder Energiewende sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung.

Tipps, um sich hervorzuheben und erfolgreich zu bewerben

Nutzen Sie Ihre Bewerbung und die Arbeitsprobe, um einen vollständigen, gut durchdachten Arbeitsablauf zu zeigen: Wie würden Sie politische Informationen aus Quelldokumenten extrahieren, ihre Herkunft nachvollziehbar dokumentieren, Ergebnisse mit Fachleuten überprüfen und die Modellqualität bewerten? Erläutern Sie auch Zielkonflikte und den Umgang mit Fehlern – nicht nur die Modellleistung. Verknüpfen Sie ein konkretes technisches Beispiel mit dem gemeinwohlorientierten Auftrag der Stelle, etwa dem Vergleich von Maßnahmen in verschiedenen Zuständigkeitsgebieten oder der Analyse der Stimmung in der Bevölkerung. Seien Sie darauf vorbereitet zu erläutern, wie Sie Fachleuten aus der Politik Unsicherheiten vermitteln und sensible kommunale Daten schützen würden.

Auf welche Aspekte der Nachhaltigkeit des Unternehmens dürfte sich diese Rolle konzentrieren?

Im Mittelpunkt stehen Klimapolitik und Energiewende. Besonderes Augenmerk liegt darauf, Maßnahmen zu identifizieren, die in unterschiedlichen Gemeinden wirken könnten, und Möglichkeiten für den Ausbau erneuerbarer Energien zu bewerten. Die Datensysteme können dazu beitragen, Erkenntnisse aus der Politik mit den Gegebenheiten vor Ort zu verknüpfen. Die Organisation zählt außerdem Engagement und Interessenvertretung auf Gemeindeebene zu ihren Arbeitsbereichen. Analysen der öffentlichen Stimmung und der Interaktionen mit Kampagnen können diese Arbeit unterstützen; der Schwerpunkt der Stelle liegt jedoch auf technischer Forschung und Entscheidungsunterstützung.

Vor welchen zentralen Herausforderungen könnte man in dieser Rolle stehen?

Eine wahrscheinliche Herausforderung besteht darin, aus uneinheitlichen politischen Dokumenten, kommunalen Unterlagen und Verwaltungsdatensätzen verlässliche und vergleichbare Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn die Ergebnisse in öffentliche Entscheidungen einfließen könnten, ist es wichtig, extrahierte Informationen mit ihren Quellen zu verknüpfen und Modellbefunde klar von Unsicherheiten zu unterscheiden. Die Rolle verbindet zudem technische Arbeit mit politischen und gesellschaftlichen Zusammenhängen. Modelle müssen unter unterschiedlichen lokalen Bedingungen nützlich sein, und die Datenverwaltung muss sensible Informationen sowie schwankende Datenqualität berücksichtigen.

Wie könnte ein typischer Arbeitstag in dieser Position aussehen?

Ein typischer Arbeitstag könnte damit beginnen, Daten aus einer Verwaltungs- oder Kommunalquelle zu prüfen, eine Extraktionspipeline zu verbessern und zu kontrollieren, ob politische Inhalte korrekt mit den Quelldokumenten verknüpft sind. Außerdem könnte die Engineer Modelle trainieren oder evaluieren und Ergebnisse mit Kolleginnen und Kollegen aus dem Politikbereich besprechen. Je nach Tag liegt der Schwerpunkt auf Programmierung, Datenqualität und Infrastruktur, der Analyse von Energie- oder Gemeindedaten oder der verständlichen Vermittlung von Ergebnissen an Partner ohne technischen Hintergrund. Manchmal stehen Bereitstellung und Überwachung im Vordergrund, an anderen Tagen Forschungsfragen oder die fachliche Validierung.

Welche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung bietet diese Rolle?

Die Tätigkeit kann ein breit gefächertes Profil in angewandtem ML, LLM-Systemen, Cloud-Infrastruktur und Klimapolitikanalyse ermöglichen. Die Verantwortung für Modelle und Datenpipelines bietet möglicherweise auch Erfahrung in der Evaluierung im Produktivbetrieb, Daten-Governance und der Überführung technischer Erkenntnisse in Planungsinstrumente. Mögliche nächste Schritte wären eine stärkere Spezialisierung auf Klimaanalytik oder die technische Leitung von Datenprodukten und Forschungssystemen. Da die Ausschreibung keinen formalen Aufstiegsweg nennt, dürfte die Entwicklung von den jeweiligen Projekten und den Bedürfnissen der Organisation abhängen.

Mit welchen zentralen Interessengruppen könnten Sie zusammenarbeiten?

Zu den wahrscheinlichen Partnern gehören interne Politikforscherinnen und -forscher sowie Personen aus der Interessenvertretung, die extrahierte politische Informationen überprüfen und Ergebnisse einordnen können. Die Rolle erfordert außerdem die Zusammenarbeit mit Interessenvertretungen aus Gemeinden und Planungsverantwortlichen auf Bundesebene – insbesondere wenn Analysen in nutzbare Erkenntnisse für die Planung überführt werden. Bei der technischen Arbeit ist eine Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen möglich, die für Datenquellen, APIs, Cloud-Infrastruktur und die Analyse von Interessenvertretungsarbeit zuständig sind. Behörden und kommunale Unterlagen sind wichtige Informationsquellen; ein direkter Austausch mit den jeweils Verantwortlichen wird jedoch nicht ausdrücklich genannt.

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