Brücken-Scientist: SHM & Lebensdauer-Analysen

AUSTRIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY GMBH

Wien

In loco

EUR 61.000 - 75.000

Tempo pieno

14 giorni+

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Curriculum e lettera di presentazione personalizzati, pronti da inviare.

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Vantaggi offerti da questo lavoro

Kantine-Essenszuschuss
Gesundheitsvorsorge
Betriebsarzt
Pensionskasse
Homeoffice bis 50%
Weiterbildungsmöglichkeiten
Familienbenefits

Descrizione del lavoro

AIT Austrian Institute of Technology sucht in Wien eine/n Scientist (w/m/d) - Bridge Assessment & Innovative SHM Lösungen, der/die Methoden für Bridge Engineering, SHM und Bauwerksbewertung entwickelt und international proefekte betreut. Sie arbeiten an Infrastrukturbauwerken, leiten Projekte und führen Messkampagnen im Labor und vor Ort durch.

Sie interpretieren Monitoring-Daten zusammen mit numerischen Modellen, entwickeln Lifecycle-Extension-Ansätze und tragen zur wissenschaftlichen

Competenze

  • Abgeschlossenes Doktorat/PhD oder Masterstudium in Bauingenieurwesen, Brückenbau, konstruktivem Ingenieurbau, Bauwerksdynamik, SHM, Fernerkundung oder vergleichbar
  • Mehrere Jahre Berufserfahrung in einer ähnlichen Position/Aufgabenfeld
  • Führungskompetenz in Projektleitung und fachlicher Anleitung
  • Sehr gute Fähigkeiten in der Datenanalyse und Interpretation von Mess- oder Monitoring-Daten
  • Erfahrung mit moderner Sensorik und Messmethodik, idealerweise faseroptisch, satellitenbasiert, bildbasiert oder dynamisch
  • Kenntnisse in numerischer Modellierung, Unsicherheitsbewertung, datengetriebenen Methoden oder Digital Twins
  • Wissenschaftliche Publikationserfahrung und Bereitschaft zu internationaler Vernetzung
  • Hohe Lernfähigkeit und schnelle Einarbeitung in neue Fachthemen wie KI, Robotik und neue Materialien
  • Strukturierte, analytische Arbeitsweise und Fähigkeit komplexe Fragestellungen verständlich aufzubereiten
  • Eigeninitiative, Selbstmotivation, Teamfähigkeit und Interesse an angewandter Forschung
  • Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit zwischen Bauingenieurwesen, Mess-technik und Data Science
  • Bereitschaft zu projektbezogenen unterstützenden Feldeinsätzen im In- und Ausland sowie Reisebereitschaft
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Mansioni

  • Verantwortung für die laufende Entwicklung von Methoden für Bridge Engineering, SHM und Bauwerksbewertung – mit Fokus auf Infrastrukturbauwerke
  • Eigenständige wissenschaftliche Bearbeitung (Projektleitung/Arbeitspaketleitung) von komplexen internationalen Forschungs- und Industrieprojekten zu Brückenbau, Brückendynamik und SHM
  • Entwicklung und Anwendung von Bewertungsmethoden für Bestandsbrücken und andere Infrastrukturbauwerke
  • Konzeption, Begleitung und Auswertung von Messkampagnen im Labor und an realen Bauwerken mit innovativen Sensorsystemen
  • Analyse und Interpretation von Monitoring- und Messdaten sowie Verknüpfung mit numerischen Modellen und Zustandsbewertungen
  • Entwicklung innovativer Ansätze für Lifecycle Extension, Predictive Maintenance und risikobasierte Entscheidungen
  • Erstellung von Berichten und wissenschaftlichen Publikationen sowie Präsentation der Ergebnisse
  • Mitwirkung bei Projektakquisition, Partnernetzwerken und fachlicher Anleitung von Junior Researchers/Studierenden
  • Implementierung und praktische Erprobung innovativer Lösungen im Asset Management
  • Förderung von Innovation, Kreativität und unkonventionellen Lösungsansätzen

Conoscenze

Bridge Engineering
Structural Health Monitoring
Datenanalyse
Numerische Modellierung
Projektleitung
Deutsch & Englisch

Formazione

Doktorat/PhD Bauingenieurwesen
Masterabschluss Bauingenieurwesen

Strumenti

faseroptische Sensorik
InSAR
Motion Amplifications
Messkampagnen

Descrizione del lavoro

AIT Austrian Institute of Technology sucht in Wien eine/n Scientist (w/m/d) - Bridge Assessment & Innovative SHM Lösungen, der/die Methoden für Bridge Engineering, SHM und Bauwerksbewertung entwickelt und international proefekte betreut. Sie arbeiten an Infrastrukturbauwerken, leiten Projekte und führen Messkampagnen im Labor und vor Ort durch.

Sie interpretieren Monitoring-Daten zusammen mit numerischen Modellen, entwickeln Lifecycle-Extension-Ansätze und tragen zur wissenschaftlichen

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