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Analyst für Nachhaltigkeitsdaten und KI
Nachhaltigkeitsdaten und KI-Methoden zur Messung von ESG-Kennzahlen und Klimarisiken einsetzen
35 000 – 80 000 EUR (€)
Gehalt / Jahr
Bachelor oder Master
Bildungsniveau
00
Automatisierung
Mittel
Schwierigkeit
Positiv
Beschäftigung
6-12 Monate
Marktanspannung
Mittel bis Hoch
Mobilität
Möglich
Automatisierung
Mittel
Schwierigkeit
Positiv
Beschäftigung
6-12 Monate
Marktanspannung
Mittel bis Hoch
Mobilität
Möglich
About
Der Analyst für Nachhaltigkeitsdaten und KI arbeitet an der Schnittstelle zwischen Umweltberichterstattung und maschinellem Lernen in Unternehmen, Beratungsfirmen oder Finanzinstitutionen. Er nutzt Python, SQL, Tableau und KI-Modelle, um ESG-Datensätze zu strukturieren, Klimarisiken zu modellieren und Nachhaltigkeitsberichte zu automatisieren. Er arbeitet eng mit CSR-Teams, Finanzanalysten, IT-Abteilungen und externen Prüfern zusammen, um regulatorische Anforderungen wie CSRD und EU-Taxonomie zu erfüllen.
Kompetenzen
Technische Kompetenzen
- Erfahrung mit Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow) für Datenanalysen
- Kompetenz in SQL und relationaler Datenbankmodellierung
- Verständnis für ESG-Rahmenwerke wie GRI, CSRD, TCFD, EU-Taxonomie
- Fähigkeit zur Datenvisualisierung mit Tableau und Power BI
- Kenntnisse in NLP-Methoden zur Textanalyse von Nachhaltigkeitsberichten
- Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (AWS, Azure, Google Cloud)
- Vertrautheit mit CO₂-Bilanzierungsmethoden (Scope 1, 2, 3)
- Fähigkeit zur API-Integration und ETL-Prozessen
Soft Skills
- Analytisches Denken bei komplexen Datensätzen
- Präzise Kommunikation gegenüber nicht-technischen Stakeholdern
- Eigenverantwortliches Arbeiten bei regulatorischen Fristen
- Kritisches Hinterfragen von Datenquellen und Methodenannahmen
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Technik und Nachhaltigkeit
Aufgaben
- Erheben und Konsolidieren von ESG-Daten aus internen Systemen, Lieferketten und öffentlichen Datenbanken mittels SQL und API-Schnittstellen
- Entwicklung von ML-Modellen in Python zur Vorhersage von CO₂-Emissionen und Klimarisikoexposure auf Unternehmensebene
- Automatisierung von Nachhaltigkeitsberichten nach CSRD-, GRI- und TCFD-Standards mit Power BI und Tableau
- Bewertung der Datenqualität und Datenintegrität von ESG-Kennzahlen anhand definierter Validierungsregeln und Fehlerquoten
- Koordination mit CSR-Beauftragten und Compliance-Teams zur Abstimmung von Datenanforderungen und Berichtsfristen
- Visualisierung von Scope-1-, Scope-2- und Scope-3-Emissionspfaden für Entscheidungsträger mittels interaktiver Dashboards
- Durchführung von Gap-Analysen zwischen aktuellen Nachhaltigkeitsleistungen und regulatorischen Zielvorgaben der EU-Taxonomie
- Training und Validierung von NLP-Modellen zur automatisierten Extraktion von Nachhaltigkeitsinformationen aus Jahresberichten
- Dokumentation von Datenmodellen, Methoden und Berechnungsannahmen in technischen Datenblättern für externe Prüfer
- Monitoring von KPIs wie Reduktionsrate der Treibhausgasemissionen, Berichtsabdeckung und Datenaktualität auf monatlicher Basis
Arbeitsumgebungen
Die Arbeitsumgebungen können variieren:
Nachhaltigkeitsberatungen und ESG-Ratingagenturen zur Förderung ökologischer Standards
Finanzinstitutionen mit ESG-Reporting-Pflichten zur Sicherstellung der Compliance
Großunternehmen mit CSR- und Compliance-Abteilungen, die Nachhaltigkeit priorisieren
Öffentliche Institutionen und NGOs im Klimabereich zur Unterstützung von Umweltinitiativen
Softwareanbieter für Nachhaltigkeitsmanagement, die innovative Lösungen bieten
Energieunternehmen und Infrastrukturkonzerne zur Reduzierung des CO₂-Fußabdrucks
Karrierewege
- Aufstieg zum ESG Data Manager mit Verantwortung für unternehmensweite Datenstrategie
- Karriere als Klimarisiko-Analyst bei Finanzaufsichtsbehörden oder Zentralbanken
- Position als Lead Data Scientist mit Spezialisierung auf Nachhaltigkeits-KI
- Berater für ESG-Regulierung und CSRD-Implementierung
- Chief Sustainability Officer mit technischer Datenexpertise
Gesuchtes Profil
Affinität zu Umweltthemen und quantitativen Methoden
Strukturierter Umgang mit unvollständigen oder heterogenen Datensätzen
Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung in regulatorischen Entwicklungen
Präzision bei der Dokumentation von Methoden und Annahmen
Fähigkeit, technische Ergebnisse für Managementebenen aufzubereiten
Wie werde ich Analyst für Nachhaltigkeitsdaten und KI?
