Data Scientist / Data Analyst (Master/Uni-Diplom/TH) (m/w/d)

Die BASt sucht für das Aufgabengebiet „Digitalisierung Straßenwesen” ab sofort – befristet für die Dauer von vier Jahren – einen

Data Scientist / Data Analyst (Master/Uni‑Diplom/TH) (m/w/d)

Der Arbeitsort ist Bergisch Gladbach. Referenzcode der Ausschreibung 20232015_9915

Dafür brauchen wir Sie

Die Stabsstelle „Digitalisierung Straßenwesen“ arbeitet an der Idee des „Digitalen Zwilling Straße“. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, uns mit Ihrem Fachwissen in europäischen Drittmittel­projekten zu vertreten. Ziel Ihrer Arbeit ist es, die Auswertung von Daten aus digitalen Testfeldern, durch Anwendung innovativer Methoden der Datenanalyse, zu maximieren, gewonnene Erkenntnisse fachgerecht zu interpretieren und Ergebnisse sowie deren Bedeutung in die Arbeit des Projektteams einzubringen. 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 Forschungs­daten­management mit Fokus auf Handhabung, Auswertung und Visualisierung großer Mengen an Sensor- & Messdaten
  • Entwicklung von möglichen Erweiterungen und Plugins für die Plattform
  • Schwerpunkt ist die automatisierte Anwendung von Machine-Learning-Methoden für Straßenzustands­daten und/oder moderne Finite-Elemente-Methoden
• Aufbau und kontinuierliche Pflege der Datenmanagement-Plattform sowie Spezifikation der benötigten IT‑Infrastruktur:
  • Hardwarekomponenten, sichere Netzwerktechnik, effiziente Datenübertragung

Softwaretechnische Implementierung der Zustandsanalyse und ‑prognose:

• Kontinuierliche Sichtung und Analyse moderner Machine-Learning-Algorithmen zur Langzeit-Auswertung der im Projekt gesammelten Daten
• Katalogisierung/Strukturierung gesammelter Sensor- und Messdaten, vorbereitend für Fusion und Auswertung
• Aufbau geeigneter IT‑Architektur zur Automatisierung der Datenauswertung (Pipeline), insb. der transparenten Einbettung neu anfallender Daten für Continuous-Learning
• Programmierung der Auswertelogik zur automatisierten Datenauswertung, dabei Einsatz moderner ML‑Algorithmen für Analyse und Prognose des Straßenzustandes
• Skriptprogrammierung zur automatisierten Darstellung von Auswertungen, Dokumentation und Trend-Analyse, ggf. Einsatz von Explainable-AI zur Wissensgenerierung
• Integration der Auswerte­ergebnisse in bestehende Fachsysteme und DBs 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 (BMDV) im Hinblick auf verkehrs­politische Entscheidungen

Ihr Profil

Das sollten Sie unbedingt mitbringen:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Uni‑Diplom/TH) der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder vergleichbar

Das wäre wünschenswert:

• Ausgeprägte mathematische und analytische Fähigkeiten
• Gute Programmierkenntnisse gängiger Sprachen im Kontext des Machine-Learning (z. B. Python, Julia, C/C++ etc.)
• Erfahrungen mit Bibliotheken zum Einsatz von Machine-Learning-Verfahren (z. B. scikit-learn, Tensorflow, Keras etc.)
• Erfahrung in der Datenverarbeitung, Datenbereinigung und Datenvisualisierung
• Erfahrung mit modernen Entwicklungs-, Versionierungs- und Automatisierungs-Tools (z. B. VS CODE, Gitlab-CI/CD, docker etc.)
• Erste Erfahrungen mit Datenmanagement und entsprechender Software (z. B. SQL-Datenbanken, Kitware etc.)
• Erste Erfahrung im Bereich des wissenschaftlichen Arbeitens und Publizierens
• Erfahrungen in der Datenanalyse, Machine-Learning oder verwandten Bereichen