Job Description

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

(Geo-)Informatikerin / (Geo-)Informatiker (m/w/d), Ingenieurin / Ingenieur (m/w/d), Physikerin / Physiker (m/w/d), Mathematikerin / Mathematiker (m/w/d) (Master/​Uni‑Diplom/​TH)

Der Arbeitsort ist Bergisch Gladbach.
Referenzcode der Ausschreibung 20253861_9339

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

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.

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