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), Informations­technikerin / Informations­techniker (m/w/d), Physikerin / Physiker (m/w/d), Elektrotechnikerin / Elektrotechniker (m/w/d) (Master/​Uni‑Diplom/TH)

Der Arbeitsort ist Bergisch Gladbach.
Referenzcode der Ausschreibung 20253867_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 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. Mit der von Ihnen zu konzeptionierenden und umzusetzenden Qualitätskontrolle soll so automatisiert ein neuer Datensatz entstehen. Für die Einbindung und Auslieferung dieser Daten verwenden und erstellen Sie geeignete Schnittstellen nach branchen­üblichen Standards. 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:

Entwicklung von Methoden zur Qualitäts­sicherung von intermodalen Daten­sätzen:

• Kontinuierliche Recherche von Methoden, insb. moderner Machine-Learning-Verfahren, die sich für die Qualitätssicherung der im Projekt verfügbaren Datensätze u. a. mithilfe von Fern­erkundungs­daten eignen
• Konzeption und software­technische Umsetzung einer Qualitäts­sicherung (u. a. unter Zuhilfenahme von KI‑Methoden) aus Eingangsdaten, Fernerkundungs­daten und zusammen­geführten Daten
• Entwicklung und Pilotierung einer Methodik zur regelmäßigen automatisierten Qualitäts­sicherung von intermodalen Verkehrsdaten

Entwicklung von Methoden zur bedarfsgerechten Transformation von Datensätzen sowie der software­technischen Implementierung von Algorithmen für die Auslieferung von Datensätzen:

• Abstimmung der Datenbedarfe der verschiedenen Verkehrs­akteure im Hinblick auf eine einheitliche Darstellung des multimodalen Verkehrsnetzes
• Konzeptionierung und Implementierung von Schnittstellen für die Anbindung bestehender Datensätze
• Konzeptionierung und Implementierung von Schnittstellen für die Auslieferung des intermodalen Datensatzes
• Konzeptionierung und Entwicklung eines Demonstrators für die Auslieferung des mobilitäts­übergreifenden Datensatzes an das transeuropäische Transportnetz

Mitarbeit im Rahmen von internen und externen Forschungs- und Entwicklungs­projekten:

• Mitwirkung bei der Konzeptionierung und Koordination von externen Forschungs­projekten
• Wissenschaftliche Beratung interner und externer Stellen, insb. des Ressorts im Hinblick auf verkehrs­politische Entscheidungen, sowie der allgemeinen Öffentlichkeit aus dem In- und Ausland

Das sollten Sie unbedingt mitbringen:

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschul­studium (Master oder Uni‑Diplom/TH) der Fachrichtung (Geo‑)Informatik, Informations­technik, Physik, Elektrotechnik oder vergleichbarer Fachrichtung

Das wäre wünschenswert:

• Erste Kenntnisse über Verkehrsnetz- und Satellitendaten, bspw. der Straßen­netze und der Sentinel-Missionen
• Erfahrung mit modernen Sprachen der Daten­analyse und des Machine-Learnings (z. B. Python, Julia)
• Erfahrung mit modernen Entwicklungs-, Versionierungs- und Automatisierungs-Tools (z. B. VSCode, Jupyter Lab, Docker, Git, Gitlab CI/CD)
• Erfahrung in der agenten­gestützten Software­entwicklung und im Umgang mit KI‑Assistenten wie GitHub Copilot, ChatGPT/​GPT-4 oder Claude
• Erfahrungen mit Machine- und Deep-Learning (PyTorch, TensorFlow etc.)
• Erste Erfahrungen in der Daten­verarbeitung
• Gute Englischkenntnisse (B2), sehr gute Deutschkenntnisse (C1)
• Analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
• Problemlösungs­fähigkeit
• Teamfähigkeit und Kooperations­bereitschaft

Die Eingruppierung erfolgt unter Berücksichtigung der persönlichen Voraussetzungen in die Entgelt­gruppe 13 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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