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eine IT-Referentin / einen IT-Referenten (w/m/d) für das Referat Z 24 „Datenlabor“ - BMG-2026-024 - Bonn

Bundesministerium für Gesundheit
location53 Bonn, Deutschland
VeröffentlichtVeröffentlicht: Heute

Tätigkeitsprofil:

In dieser verantwortungsvollen Position gestalten Sie den Aufbau und den dauerhaften Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI)-Anwendungen im BMG von Beginn an entscheidend und wirken am Einsatz von KI in der Bundesregierung mit. Ihr Arbeitsalltag im Datenlabor-Team ist vielseitig und abwechslungsreich: Als Allrounder mit fundierten KI-Kenntnissen, Freude an eigener Entwicklungsarbeit und Erfahrung im Projektmanagement etablieren Sie KI-Anwendungen für den behördlichen Kontext des BMG und formen den organisatorischen Rahmen für einen systematischen und wirkungsvollen KI-Einsatz in unserem Haus. Als Teil der digitalen Transformation der Regierungsarbeit und entlang der anspruchsvollen Schnittstellen zwischen Öffentlicher Verwaltung, KI-Innovationen und Datenarbeit übernehmen Sie dabei insbesondere folgende Aufgaben:

  • Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Anwendungen im BMG im Sinne der Modernisierungsagenda der Bundesregierung,
  • Bewertung und Erprobung von KI-Technologien und deren Einsatzmöglichkeiten,
  • Umsetzung von KI-Anwendungen als Eigenentwicklung oder durch Nutzung von KI-Entwicklungsumgebungen und -Anwendungen der Bundesregierung (z. B. PLAIN, KIPITZ),
  • Erarbeitung fachlicher Bedarfs-/Anforderungsspezifikationen in Zusammenarbeit mit den Fachreferaten und Unterstützung bei der Erprobung und dem Roll-Out von KI-Anwendungen (Produktmanagement KI-Anwendungen),
  • Mitarbeit bei der Weiterentwicklung des IT-Ökosystems für KI-Anwendungen und der Daten-Analysesysteme,
  • Unterstützung der Datenarbeit (Datenökosystem/-verarbeitung/-analyse/-visualisierung),
  • Leitung und Steuerung von (Teil-)Projekten, einschl. Qualitätssicherungsmaßnahmen, sowie Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern und anderen Behörden im Aufgabenfeld sowie
  • Mitwirkung in ressortübergreifenden KI-Netzwerken und Abstimmungsprozessen.

Anforderungsprofil:

Fachliche Anforderungen:

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master bzw. Uni.-Diplom) in den Fachrichtungen Informatik, Informationstechnik, Physik, Bioinformatik, Data Science oder vergleichbare Studiengänge mit Bezug zu KI-Anwendungen und Datenanalyse,
  • spezifische Zusatzqualifikationen im Bereich KI sind von Vorteil,
  • mindestens zweijährige praktische Berufserfahrung im KI-Umfeld, z. B. mit dem produktiven Einsatz von KI-Systemen in Behörden bzw. Unternehmen, der Anwendung von LLMs Prompt Engineering und KI-Prozessautomatisierung,
  • gutes Verständnis für die Funktionsweise sowie Erfahrungen in der Konfiguration und Nutzung von Entwicklungsumgebungen (IDE, lokal oder web-basiert, Orchestrierungs-/Containersysteme) inkl. Versionierungstools (z.B. Git),
  • Kenntnisse von Standard-Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn, Keras), von Maschine-/Deep-Learning-Frameworks sind von Vorteil,
  • Fähigkeit KI-Anwendungen von der Idee bis zum Produktivbetrieb umzusetzen unter Einbindung der IT- und Nutzerperspektive,
  • Erfahrungen mit Data Warehouse-Anwendungen (bspw. SQL, NoSQL), in der Anbindung von Schnittstellen (APIs), WebScraping sowie Kenntnisse einer Analysesprache (z.B. Python, R, JavaScript),
  • Kompetenz in der Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern sowie zur Übernahme von Steuerungs- und Koordinationsaufgaben, Kenntnisse im Projektmanagement und des Maßnahmencontrollings sowie
  • gute Englischkenntnisse.

Persönliche Anforderungen:

  • Verantwortungsbereitschaft, Eigeninitiative und Teamgeist,
  • Innovationskraft, Technikaffinität und Begeisterung für den Einsatz KI in der Verwaltung,
  • Freude an kollegialer und konstruktiver Zusammenarbeit im Bonn-/Berlin-Team, mit den Fachabteilungen und Geschäftsbereichsbehörden sowie dem Einsatz agiler Methoden,
  • gute Kommunikations- und Ausdrucksfähigkeit,
  • Zuverlässigkeit und Flexibilität,
  • Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung im KI- und Data-Science-Umfeld sowie
  • Bereitschaft, sich einer erweiterten Sicherheitsüberprüfung zu unterziehen.

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