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Der Arbeitsort ist Bergisch Gladbach. Referenzcode der Ausschreibung 20232885_9915
Dafür brauchen wir Sie
Die Stabsstelle „Digitalisierung Straßenwesen“ arbeitet an der Idee des „Digitalen Zwilling Straße“. Dazu vertreten Sie uns mit Ihrem Fachwissen im Rahmen von Drittmittelprojekten. Ziel Ihrer Arbeit ist es, umfangreiche Datensätze durch Anwendung von Machine-Learning-Methoden auszuwerten, zu interpretieren und die Ergebnisse sowie deren Bedeutung in die Arbeit des Gesamtprojektteams einzubringen. Sie leisten durch Ihre Arbeit einen wertvollen Beitrag zur Erstellung eines zuverlässigen Prognosemodells für Roll- bzw. Fahrgeräusche und legen damit eine datenbasierte Grundlage für zukünftige Geräuschminderungsmaßnahmen. Zusätzlich verbreiten Sie Ihr Wissen und Ihre Forschungsergebnisse über internationale Publikationen und Konferenzbeiträge.
Wenn Sie über weitreichende Expertise auf dem Gebiet der Datenwissenschaften verfügen, an der Lösung komplexer datenbasierter Fragestellungen interessiert sind und so die Zukunft der Digitalisierung der Verkehrsinfrastruktur mitgestalten wollen, werden Sie Teil unseres Teams!
Das Aufgabenfeld konzentriert sich auf folgende Punkte:
Aufbau einer Datenmanagement-Plattform für Forschungsdaten:
Analyse bestehender OSS‑Lösungen für das Management von Sensor- & Messdaten
Entwicklung von möglichen Erweiterungen und Plugins, mit besonderem Fokus auf Analyse von Straßendaten
Aufbau und kontinuierliche Pflege der Datenmanagement-Plattform
Softwaretechnische Implementierung der Datenanalyse und ‑prognose:
Sichtung und Analyse moderner Machine-Learning-Algorithmen
Katalogisierung/Strukturierung gesammelter Sensor- und Messdaten (Straßeneigenschaften, Daten zu Fahrgeräuschen etc.), vorbereitend für Fusion und Auswertung
Aufbau geeigneter IT‑Architektur zu Datenauswerte-Pipelines
Programmierung der Datenauswertung unter Einsatz moderner ML‑Algorithmen für Analyse und Prognose der Straßenmerkmale
Integration der Ergebnisse in bestehende Datenbanken der BASt
Verbreitung und Verwertung der Ergebnisse und Form von fachspezifischen Publikationen, Erstellung und Veröffentlichung von Open-Source-Lösungen (FAIR‑Prinzip) sowie Datensätzen nach Open-Data und GeoNutzV
Arbeit an internen und externen Forschungsprojekten:
Konzeptionierung, Akquise und Koordination von externen Forschungsprojekten
Wissenschaftliche Beratung interner und externer Stellen, insb. des Ressorts im Hinblick auf verkehrspolitische Entscheidungen
Ihr Profil
Das sollten Sie unbedingt mitbringen:
Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Uni‑Diplom/TH) der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder vergleichbar
Kennziffer:
20232885_9915
Bewerbungsfrist:
03.01.2024
Arbeitsbeginn:
Ab sofort, befristet
Arbeitszeit:
Vollzeit
Arbeitsort:
Bergisch Gladbach
Auskünfte:
Frau Claßen
Telefon: 02204 43-2108
Das bieten wir Ihnen
Die Eingruppierung erfolgt unter Berücksichtigung der persönlichen Voraussetzungen voraussichtlich in die Entgeltgruppe 13 TVöD. Bewertung wird derzeit geprüft. Ihre Berufserfahrung wird bei der Stufenzuordnung berücksichtigt.
Wir bieten familienfreundliche und flexible Arbeitsbedingungen mit wertschätzendem und kollegialem Arbeitsklima, mobiles Arbeiten, Teil- und Gleitzeit sowie ein Zuschuss zum Jobticket. Ihre kontinuierliche Aus- und Fortbildung ist für uns selbstverständlich und wir bieten Ihnen vielfältige Sport- und Gesundheitsangebote.
Ausgeprägte mathematische und analytische Fähigkeiten
Sehr gute Ausdrucksweise in Wort und Schrift Deutsch/Englisch
Gute Programmierkenntnisse gängiger Sprachen im Kontext des Machine-Learnings (z. B. Python, Julia, C/C++ etc.)
Erfahrungen mit Bibliotheken zum Einsatz von Machine-Learning-Verfahren (z. B. scikit-learn, Tensorflow, Keras etc.)
Erste Erfahrung mit modernen Entwicklungs-, Versionierungs- und Automatisierungs-Tools (z. B. VS-CODE, git, etc.)
Erste Erfahrungen mit Datenmanagement und entsprechender Software (z. B. SQL‑Datenbanken, Kitware etc.)
Die BASt versteht sich als familienfreundlicher Arbeitgeber und wurde entsprechend zertifiziert.
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