Data Scientist (m/w/d)

Federal Highway and Transport Research Institute; Bergisch Gladbach; Vor Ort; EUR 50.000 - 65.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine Forschungsinstitution im Verkehrswesen in Nordrhein-Westfalen sucht für den Bereich Digitalisierung im Straßenwesen einen Wissenschaftler. Sie arbeiten im Projekt 'Digitaler Zwilling Straße' und sind zuständig für die Analyse, Qualitätssicherung und Entwicklung von Methoden zur Zusammenführung von intermodalen Datensätzen. Vorausgesetzt wird ein abgeschlossenes Hochschulstudium und Kenntnisse in modernen Datenanalysetools. Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten sind gegeben.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Mobiles Arbeiten

Fortbildungsmöglichkeiten

Qualifikationen

• Von Vorteil sind Kenntnisse in der Datenanalyse und Machine Learning mit modernen Programmiersprachen.
• Erfahrungen in der agentengestützten Softwareentwicklung und mit KI-Assistenten.
• Gute Englischkenntnisse (B2) und sehr gute Deutschkenntnisse (C1).

Aufgaben

• Analyse der wissenschaftlichen Grundlagen und technischen Anforderungen.
• Entwicklung von Methoden zur Sicherstellung der Datenqualität.
• Konzeptionierung und Implementierung von Software-Lösungen.

Kenntnisse

Datenanalyse

Machine Learning

Python

Analytische Kompetenz

Teamfähigkeit

Ausbildung

Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Informatik, Ingenieurwesen, Physik, Mathematik oder vergleichbar

Tools

Docker

Git

Jupyter Lab

PyTorch

TensorFlow

Jobbeschreibung

Die BASt sucht für das Aufgabengebiet „Digitalisierung Straßenwesen“ ab sofort in Vollzeit – befristet für die Dauer von 4 Jahren – für Forschungsaufgaben zum Themenfeld „Dateninfrastruktur Verkehrsnetze“ eine/einen

Der Arbeitsort ist Bergisch Gladbach.

Referenzcode der Ausschreibung 20253861_9346

Dafür brauchen wir Sie

Die Stabsstelle Digitalisierung Straßenwesen arbeitet an der Idee des „Digitalen Zwillings Straße“. Dazu vertreten Sie uns als Teil eines 3‑köpfigen Teams im Rahmen des Forschungsprojekts „Multimodales Verkehrsnetz für Deutschland“ und nutzen diverse Verkehrsnetzdaten zur Gestaltung der Datengrundlage eines einheitlichen, referenzierbaren Verkehrsnetzes. Im Rahmen des Forschungsprojekts beschäftigen Sie sich mit der Definition und Erstellung einer einheitlichen Datenbasis und befassen sich mit der Qualitätskontrolle. Dabei wenden Sie neben klassischen Verfahren der Datenkontrolle auch Methoden aus dem Machine Learning an. Die Daten dafür kommen aus unterschiedlichen Quellen (Länder, Kommunen, private Anbieter) und umfassen neben Netzdaten auch Fernerkundungsdaten. Sie koordinieren dabei die Lieferung der Daten, der notwendigen Formate und eventuell notwendiger Lizenzen und stimmen sich mit den jeweiligen Datenlieferanten eng ab. Mit dem von Ihnen definierten Datenmodell und der von Ihnen zu konzeptionierenden und umzusetzenden Qualitätskontrolle soll so automatisiert ein neuer Datensatz entstehen. Dabei haben Sie die Chance, Ihre Arbeit und Ergebnisse auf (wissenschaftlichen) Konferenzen vorzustellen, und stellen die Daten der Öffentlichkeit bereit. Wenn Sie Lust haben, gemeinsam mit uns an der Grundlage für den Verkehr von morgen in Deutschland zu arbeiten, freuen wir uns auf Sie!

Ihre eigene Forschungstätigkeit konzentriert sich auf:

Analyse der wissenschaftlichen Grundlagen und technischen Anforderungen im Kontext des Projekts:

• Kontinuierliche Sichtung und Analyse der im Rahmen des Projekts verfügbaren Datensätze und Methoden für deren Zusammenführung
• Kontinuierliche Recherche von Methoden, insb. moderner Machine-Learning-Verfahren, die sich für die Qualitätssicherung der im Projekt verfügbaren Datensätze eignen
• Identifizierung von Lücken und Engpässen in den aktuellen Datensätzen und Dateninfrastrukturen und Ableitung von darauf basierenden Anforderungen

Entwicklung von Methoden zur Zusammenführung und Qualitätssicherung von intermodalen Datensätzen:

• Konzeptionierung, Dissemination und prototypische Umsetzung eines Datenmodells für die mobilitätsübergreifende Zusammenarbeit
• Entwicklung einer Methodik und Implementierung von Software zur einheitlichen und modalitätsübergreifenden Referenzierung von Verkehrsknoten
• Entwicklung einer Methodik und Implementierung von Software zur Qualitätssicherung und Zusammenführung von Datensätzen verschiedener Verkehrsmodalitäten
• Verbreitung und Verwertung des Datenmodells und der umgesetzten Methoden in Form von fachspezifischen Veröffentlichungen und Bereitstellung der Software nach etablierten Open-Source-Vorgehensweisen

Arbeit an internen und externen Forschungs- und Entwicklungsprojekten:

• Konzeptionierung, Akquise und Koordination von externen Forschungsprojekten
• Wissenschaftliche Beratung interner und externer Stellen, insb. des Ressorts, im Hinblick auf verkehrspolitische Entscheidungen

Das sollten Sie unbedingt mitbringen:

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom – Uni/TH) Fachrichtung (Geo‑)Informatik, Ingenieurwesen, Physik, Mathematik oder vergleichbare Fachrichtung

Das wäre wünschenswert:

• Gute Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse und des Machine Learnings mit modernen Sprachen (z. B. Python, Julia)
• Erfahrung mit modernen Entwicklungs-, Versionierungs- und Automatisierungs-Tools (z. B. VSCode, Jupyter Lab, Docker, Git, GitLab CI/CD)
• Erfahrungen mit Machine- und Deep-Learning (PyTorch, TensorFlow etc.)
• Erfahrung in der agentengestützten Softwareentwicklung und im Umgang mit KI‑Assistenten wie GitHub Copilot, ChatGPT/ GPT-4 oder Claude
• Erfahrungen in der Datenaufbereitung und ‑verarbeitung, insb. im Bereich Straße, Schiene, Wasserstraße
• Kenntnisse zu bestehenden Verkehrsnetzdaten (Straße, Schiene, Wasserstraße)
• Erfahrung im Bereich des wissenschaftlichen Arbeitens, insb. Erfahrungen mit Drittmittelprojekten und der Leitung und Koordinierung von Arbeitsgruppen
• Gute Englischkenntnisse (B2), sehr gute Deutschkenntnisse (C1)
• Analytische Kompetenz
• Problemlösungsfähigkeit
• Kommunikations- und Abstimmungsfähigkeit
• Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft

Das bieten wir Ihnen

Die Eingruppierung erfolgt unter Berücksichtigung der persönlichen Voraussetzungen in die Entgeltgruppe 14 TVöD. Ihre Berufserfahrung wird bei der Stufenzuordnung berücksichtigt.

Wir bieten familienfreundliche und flexible Arbeitsbedingungen, mobiles Arbeiten, Teil- und Gleitzeit. Ihre kontinuierliche Aus- und Fortbildung ist für uns selbstverständlich.

Fühlen Sie sich angesprochen?

Weitere Informationen finden Sie auf unserer Karriereseite und über diesen Link.

Den vollständigen Ausschreibungstext erhalten Sie hier.