Jobbeschreibung
Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie forschen, prüfen und beraten wir zum Schutz von Menschen, Umwelt und Sachgütern. Im Fokus unserer Tätigkeiten in der Materialwissenschaft, der Werkstofftechnik und der Chemie steht dabei die technische Sicherheit von Produkten und Prozessen.
Durch die Weiterentwicklung semantischer Technologien und die Definition robuster Datenmodellierungspraktiken unterstützen Sie die Integration heterogener Forschungsdaten über alle BAM-Disziplinen hinweg. Werden Sie Teil unseres dynamischen Teams und spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Schaffung interoperabler, maschinenlesbarer Datenplattformen, die KI-Analysen und automatisierte Workflows ermöglichen. Sie arbeiten mit führenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus allen Fachbereichen der BAM zusammen, um Innovationen voranzutreiben und einen echten Beitrag zur Entwicklung von Standards in der Materialwissenschaft zu leisten. Ihre Expertise positioniert Sie als wichtigen Akteur in der Material-Community, wo Sie auch Aktivitäten in drittmittelgeförderten Projekten koordinieren.
Als Forscherin oder Forscher in der eScience-Gruppe erwartet Sie ein interdisziplinäres Umfeld kreativer Köpfe. Wir bieten ein breites Spektrum an anspruchsvollen Aufgaben an der Schnittstelle von Informatik, Data Science und Materialforschung. Unser Team ist bekannt für seine Vielfalt und seine lebendige Energie. Dies ist Ihre Chance, gemeinsam mit internationalen, jungen und innovativen Fachleuten die Digitalisierung der Materialforschung aktiv mitzugestalten!
Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat „eScience“ in Berlin-Steglitz zum 1. Juni 2026 ein*e
Senior Data Scientist für Semantische Technologien (m/w/d) der Fachrichtung Informatik, Materialwissenschaften, Data Science oder vergleichbar
Entgeltgruppe 14 TVöD
unbefristetes Arbeitsverhältnis
Vollzeit/teilzeitgeeignet
- Sie übernehmen die zentrale Verantwortung für die Entwicklung und Weiterentwicklung der Datenmodellierung (Schemas, Taxonomien, Ontologien) sowie die Zusammenarbeit mit bestehenden semantischen Projekten zur strukturierten Darstellung und Integration von Forschungsdaten und -prozessen an der BAM
- Sie fördern die semantische Interoperabilität durch Standardisierung, Wiederverwendbarkeit und maschinenlesbare Datenformate als Grundlage für KI-gestützte Analysen und automatisierte Forschung. Sie entwickeln Softwarelösungen, Schnittstellen und Plattformen zur Integration von Analyse- und Automatisierungstools in Forschungs-Workflows – mit Fokus auf semantische Interoperabilität, maschinenlesbare Forschungsdaten und KI-gestützte Analytik
- Sie übernehmen die technische Entwicklung, Implementierung und Wartung domänenspezifischer Datenmodelle, APIs und Datenintegrations-Pipelines als Basis für symbolische KI-Methoden und graphbasierte Lernansätze
- Sie gestalten die nachhaltige Integration semantischer Technologien in Forschungsprozesse und berücksichtigen dabei zukunftsweisende Konzepte wie automatisierte rechnergestützte Workflows oder selbststeuernde Labore
- Sie vernetzen sich aktiv mit der Semantik-Community und fungieren als zentrale Ansprechperson für drittmittelgeförderte Projekte im Bereich der digitalen Materialwissenschaft, wie beispielsweise Platform MaterialDigital und Materials Commons.
- Sie betreiben den Ontology Playground für Schulungen und Weiterbildung zu Ontologien und Wissensgraphen sowie zur Vernetzung interner und externer Partner
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Informatik, Materialwissenschaften, Data Science oder einem vergleichbaren Fachgebiet sowie eine sehr gute Promotion
- Sehr gute Publikationen in anerkannten internationalen Fachzeitschriften
- Fundierte Kenntnisse in semantischer Interoperabilität und maschinenlesbaren Datenformaten (z. B. RDF, OWL, JSON-LD)
- Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere in der Softwareentwicklung für wissenschaftliche Anwendungen (z. B. Python, Java, SPARQL, REST-APIs)
- Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit Software-Entwicklungswerkzeugen (z. B. VS Code oder vergleichbaren IDEs) sowie GIT
- Gute Kenntnisse in der Konzeption und Umsetzung von Datenintegrationspipelines und Schnittstellen
- Kenntnisse in der Entwicklung und Anwendung von Ontologien und Wissensgraphen sind von Vorteil
- Erfahrung in der Koordination oder Leitung von Drittmittelprojekten, idealerweise im Bereich der digitalen Materialwissenschaft, ist wünschenswert
- Kenntnisse in KI, LLMs oder Self-Driving Labs sind wünschenswert
- Vertrautheit mit den FAIR-Prinzipien und Standards für Forschungsdatenmanagement ist von Vorteil
- Bereitschaft zur aktiven Mitgestaltung von Community-Aktivitäten
- Erfahrung in der Entwicklung von Schulungs- und Weiterbildungsformaten im Bereich Ontologien und semantische Technologien ist wünschenswert
- Sehr gute mündliche und schriftliche Englischkenntnisse
- Mündliche und schriftliche Deutschkenntnisse sind wünschenswert
- Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Entscheidungsbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft sowie Lernbereitschaft
- Eine abwechslungsreiche und anspruchsvolle Tätigkeit innerhalb eines hochkarätigen Netzwerks aus Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft
- Einen Forschungs- und Entwicklungsspielraum für eigene innovative Ideen
- Eine verantwortungsvolle, interessante und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem kompetenten und kollegialen Umfeld
- Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben (Möglichkeit des mobilen Arbeitens [bis zu 60 %], flexible Arbeitszeitgestaltung, 30 Tage Urlaub sowie Inanspruchnahme bis zu 12 Zeitausgleichstagen im Jahr)
- Offene Willkommenskultur, ein zertifiziert familienfreundliches Arbeitsklima, regelmäßige Feedbackgespräche und kompetente Ansprechpersonen, Nachhaltigkeit [u. a. Zuschuss zum Job-Ticket]
- Ein krisensicherer Arbeitsplatz in der Bundeshauptstadt