Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) (Master/​Uni‑Diplom) der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Physik, Statistik oder Ingenieurwesen

Job Description

Die BASt sucht für das Aufgaben­gebiet „Nachhaltiges Bauen und Erhalten von Straßen” ab sofort – befristet für die Dauer von 4 Jahren – für die Weiterentwicklung des Erhaltungs­managements des Bundesfernstraßen­netzes eine/einen

Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) (Master/​Uni‑Diplom) der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Physik, Statistik oder Ingenieurwesen

Der Arbeitsort ist Bergisch Gladbach.
Referenzcode der Ausschreibung 20251214_9339


Die Erhaltung der Straßen­infrastruktur stellt eine der wichtigsten Aufgaben des Bundes dar. Hierzu wird der Zustand des Bundes­fernstraßen­netzes regelmäßig erfasst und die Daten im Pavement-Management-System (PMS) zur Erhaltungs­planung genutzt. Als zukünftiger Data-Scientist der Abteilung Straßenbau­technik der BASt wirken Sie bei der Auswertung der aufgenommenen Daten mit, indem Sie die Auswerte­methoden und ‑prozesse konzipieren, pilotieren und die Auswerte­qualität sichern. Wenn Sie Fachwissen auf dem Gebiet der Daten­auswertung haben, Sie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) für die Datenanalyse im großen Maßstab begeistert und Sie die Zukunft der Verkehrs­infrastruktur mitgestalten wollen, werden Sie Teil unseres Teams!

Im EU‑Drittmittel­projekt „BeProAct“ werden neue Methoden für ein prädiktives Infrastruktur­management in Pilot Cases erarbeitet:

  • Im „Asphalts Life Prediction Model“ werden verschiedene Algorithmen zur Prognose des Ober­flächen­zustands von Straßen auf Basis bestehender Erfassungs­techniken miteinander verglichen. Dazu gehören lineare deterministische Referenz­modelle, Support Vector Machines, Neuronale Netze (MLP und LSTM).
  • Im Rahmen des „Pavement Structural Assessment Framework“ wird wiederum ein innovatives Verfahren der Tragfähigkeits­messungen mittels Traffic Speed Deflectometer (TSD) mit neuesten Machine-Learning(ML)‑Techniken ausgewertet, um die Prognose­verfahren zu verbessern.

Durch die Kombination der Ergebnisse lassen sich Aussagen über den Oberflächen- und Tragfähigkeits­zustand der Straße ableiten. Diese Ergebnisse sind zukünftig maßgebende Eingangsdaten für das Pavement-Management-System (PMS).

Das Aufgabenfeld konzentriert sich auf folgende Punkte:

  • Weiterentwicklung vorhandener Prognose­verfahren (bspw. durch rekurrente Transformer) zur Auswertung von Material- und Zustandsdaten von Bundes­fernstraßen
  • Fusion verschiedener Daten unter Nutzung moderner Datenbanken und moderner ML‑Bibliotheken
  • Konzeption und Entwicklung automatisierter Data-Pipelines
  • Visualisierung von Auswertungen in Form von Diagrammen und Karten
  • Konzeption und Entwicklung von Prognose­algorithmen für Straßenzustands­daten

Das sollten Sie unbedingt mitbringen:

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschul­studium (Master oder Diplom [Uni/TH]) im Bereich der Informatik, Mathematik, Physik, Statistik, des Ingenieurwesens oder vergleichbar

Das wäre wünschenswert:

  • Gute Programmierkenntnisse gängiger Sprachen, insb. im Kontext der Daten­auswertung und des Machine-Learnings (z. B. Python, SQL, C++, Julia)
  • Erfahrung mit gängigen Bibliotheken (z. B. NumPy, SciPy, PyTorch, scikit-learn, matplotlib)
  • Erfahrungen mit Tools zum Management, zur Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen (z. B. PostgreSQL, Grafana, FiftyOne)
  • Erfahrungen mit Geoinformations­systemen (GIS) (z. B. QGIS, WFS)
  • Erste Erfahrungen mit modernen Entwicklungs-, Versionierungs- und Automatisierungs-Tools (z. B. VSCODE, git, Docker)
  • Interesse und Begeisterungs­fähigkeit für die Themen des Straßenbaus sowie des Erhaltungs­managements der Bundes­fernstraßen
  • Darstellungsvermögen, insbesondere Fähigkeit zur Aufbereitung komplexer wissenschaftlicher Sachverhalte
  • Fähigkeit zur Zusammenarbeit
  • Kommunikations- und Informations­fähigkeit
  • Denk- und Urteilsfähigkeit
  • Flexibilität
  • Gute Ausdrucksweise in Wort und Schrift in Deutsch (C1 nach GER) und Englisch (B2 nach GER)
  • Bereitschaft zu mehrtägigen Dienstreisen

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

Wir bieten flexible Arbeits­bedingungen, mobiles Arbeiten, Teil- und Gleitzeit sowie einen Zuschuss zum Jobticket. Ihre umfangreiche Fort- und Weiterbildung ist für uns selbstverständlich und wir bieten Ihnen vielfältige Sport- und Gesundheits­angebote sowie ein wertschätzendes und kollegiales Arbeitsklima.

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