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# Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Data Analytics & Optimierung für Nachhaltige Wertschöpfungsnetzwerke

- **Company:** Rwth Aachen University
- **Location:** Aachen, Austria
- **Contract:** Temporary to permanent
- **Skills:** Data Analysis, R (Programming Language), Python (Programming Language), MATLAB, Machine Learning, Brightway
- **Published:** July 30, 2026
- **Apply:** https://www.academics.de/jobs/wissenschaftliche-r-mitarbeiter-in-w-m-d-data-analytics-optimierung-fuer-nachhaltige-wertschoepfungsnetzwerke-rwth-aachen-university-1110020

## About the Role

* Sie haben Ihr Studium (Master oder vergleichbar) in Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen, Operations Research, Management Science, Data Science, Mathematik, Supply Chain Management oder einem verwandten Fachgebiet mit sehr gutem Erfolg abgeschlossen.
 * Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in datengetriebenen, analytischen und konzeptionellen Methoden der Modellierung und Optimierung von Prozessen und Wertschöpfungsnetzwerken und können interdisziplinäres Wissen aus den Wirtschafts-, Umwelt- und Ingenieurwissenschaften in die anwendungsorientierte Forschung integrieren.
 * Idealerweise Kenntnisse in der Programmierung und Datenanalyse mit Tools wie Python, R, MATLAB, OpenLCA, ecoinvent, Brightway oder ähnlichen.
 * Sie arbeiten strukturiert und zuverlässig, zeigen ein hohes Maß an Motivation, Eigeninitiative und Engagement und können sowohl eigenständig als auch in interdisziplinären Teams arbeiten.
 * Sehr gute Englischkenntnisse sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten runden Ihr Profil ab.

## Description

Wir erweitern unser Team talentierter und motivierter Forscher/innen im Themenfeld der Datenanalyse und Optimierung nachhaltiger Supply Chains. Sie haben einen starken Hintergrund in Methoden wie Netzwerk- und Lieferkettenoptimierung, (Sustainable) Analytics, Ökobilanzierung und/oder Data Science. Sie setzen sich mit Leidenschaft dafür ein, positive ökologische Entwicklungen durch Forschung und Innovation zu fördern, und begeistern sich für die Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen. Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen., * Innovative Forschung für nachhaltige Supply Chains durch die Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden wie Optimierung, Ökobilanzierung, Datenanalyse, Maschinelles Lernen

 * Präsentation der Ergebnisse im Rahmen von Projekttreffen und auf internationalen Konferenzen
 * Aktive Zusammenarbeit mit interdisziplinären akademischen und industriellen Partnern
 * Erstellung wissenschaftlicher Publikationen für internationale Fachzeitschriften (peer reviewed)
 * Betreuung von studentischen Arbeiten und Unterstützung in der Lehre


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