Einleitung

Sie sind interessiert an Menschen, Technik, Straßen und Umwelt? Dann lernen Sie das vielfältige Aufgabenspektrum der zukunftsorientierten Forschungseinrichtung Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen (BASt) kennen.

Die Bundesanstalt für Straßenwesen ist Teil eines 357.582 km² großen Karrierenetzwerks bestehend aus über 40 Behörden mit rund 24.000 Beschäftigten. Mehr unter www.damit-alles-läuft.de.

Kurztext

Die BASt sucht für das Aufgabengebiet „Nachhaltiges Bauen und Erhalten von Straßen" ab sofort - befristet für die Dauer von 4 Jahren - für die Weiterentwicklung des Erhaltungsmanagements des Bundesfernstraßennetzes eine/einen

wissenschaftliche Mitarbeiterin/wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) (Master/Uni-Diplom) der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Physik, Statistik oder Ingenieurwesen

Der Dienstort ist Bergisch Gladbach.
Referenzcode der Ausschreibung 20251214_0002

Dafür brauchen wir Sie

Die Erhaltung der Straßeninfrastruktur stellt eine der wichtigsten Aufgaben des Bundes dar. Hierzu wird der Zustand des Bundesfernstraßennetzes regelmäßig erfasst und die Daten im Pavement-Management-System (PMS) zur Erhaltungsplanung genutzt. Als zukünftiger Data-Scientist der Abteilung Straßenbautechnik der BASt wirken Sie bei der Auswertung der aufgenommenen Daten mit, indem Sie die Auswertemethoden und -prozesse konzipieren, pilotieren und die Auswertequalität sichern. Wenn Sie Fachwissen auf dem Gebiet der Datenauswertung haben, Sie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) für die Datenanalyse im großen Maßstab begeistert und Sie die Zukunft der Verkehrsinfrastruktur mitgestalten wollen, werden Sie Teil unseres Teams!

Im EU-Drittmittelprojekt „BeProAct“ werden neue Methoden für ein prädiktives Infrastrukturmanagement in Pilot Cases erarbeitet:

• Im „Asphalts life Predicition Model“ werden verschiedene Algorithmen zur Prognose des Oberflächenzustands von Straßen auf Basis bestehender Erfassungstechniken miteinander verglichen. Dazu gehören lineare deterministische Referenzmodelle, Support Vector Machines, Neuronale Netze (MLP und LSTM).
• Im Rahmen des „Pavement Structual assessment framework“ wird wiederum ein innovatives Verfahren der Tragfähigkeitsmessungen mittels Traffic Speed Deflectometer (TSD) mit neuesten Machine-Learning (ML) Techniken ausgewertet, um die Prognoseverfahren zu verbessern.

Durch die Kombination der Ergebnisse lassen sich Aussagen über den Oberflächen- und Tragfähigkeitszustand der Straße ableiten. Diese Ergebnisse sind zukünftig maßgebende Eingangsdaten für das Pavement Management System (PMS).

Das Aufgabenfeld konzentriert sich auf folgende Punkte:

• Weiterentwicklung vorhandener Prognoseverfahren (bspw. durch rekurrente Transformer) zur Auswertung von Material- und Zustandsdaten von Bundesfernstraßen
• Fusion verschiedener Daten unter Nutzung moderner Datenbanken und moderner ML-Bibliotheken
• Konzeption und Entwicklung automatisierter Data-Pipelines
• Visualisierung von Auswertungen in Form von Diagrammen und Karten
• Konzeption und Entwicklung von Prognosealgorithmen für Straßenzustandsdaten

Anforderungsprofil

Das sollten Sie unbedingt mitbringen:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom - Uni/TH) im Bereich der Informatik, Mathematik, Physik, Statistik, des Ingenieurwesens oder vergleichbar

Das wäre wünschenswert:

• Gute Programmierkenntnisse gängiger Sprachen, insb. im Kontext der Datenauswertung und Machine-Learning (z.B. Python, SQL, C++, Julia)
• Erfahrung mit gängigen Bibliotheken (z.B. numpy, scipy, pyTorch, scikit-learn, matplotlib)
• Erfahrungen mit Tools zum Management, Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen (z.B. postgreSQL, Grafana, FiftyOne)
• Erfahrungen mit Geoinformationssystemen (GIS) (z.B. QGIS, WFS)
• Erste Erfahrungen mit modernen Entwicklungs-, Versionierungs- und Automatisierungs-Tools (z.B. VSCODE, git, docker)
• Interesse und Begeisterungsfähigkeit für die Themen des Straßenbaus sowie des Erhaltungsmanagements der Bundesfernstraßen
• Darstellungsvermögen, insbesondere Fähigkeit zur Aufbereitung komplexer wissenschaftlicher Sachverhalte
• Fähigkeit zur Zusammenarbeit
• Kommunikations- und Informationsfähigkeit
• Denk- und Urteilsfähigkeit
• Flexibilität
• Gute Ausdrucksweise in Wort und Schrift in Deutsch (C1 nach GER) und Englisch (B2 nach GER)
• Bereitschaft zu mehrtägigen Dienstreisen

Das bieten wir Ihnen

Die Eingruppierung erfolgt unter Berücksichtigung der persönlichen Voraussetzungen in die Entgeltgruppe 14 TVöD. Ihre Berufserfahrung wird bei der Stufenzuordnung berücksichtigt. Promotionsvorhaben werden unterstützt.

• flexible Arbeitsbedingungen, Teil- und Gleitzeit
• mobiles Arbeiten
• Zuschuss zum Jobticket
• umfangreiche Fort- und Weiterbildung
• wertschätzendes und kollegiales Arbeitsklima
• Sport- und Gesundheitsangebote

Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) versteht sich als familienfreundlicher Arbeitgeber und wurde entsprechend zertifiziert. Weitere Informationen erhalten Sie unter http://www.beruf-und-familie.de .

Besondere Hinweise

Der Dienstposten ist grundsätzlich zur Besetzung mit Teilzeitkräften geeignet.

Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Bei gleicher Qualifikation werden Frauen nach Maßgabe des § 8 BGleiG bevorzugt berücksichtigt.

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher fachlicher Eignung bevorzugt eingestellt. Es wird nur ein Mindestmaß an körperlicher Eignung verlangt.

Die Stelle ist befristet nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz für die Dauer von vier Jahren. Im Rahmen des Aufgabengebiets werden wissenschaftliche Leistungen zur Förderung der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung erbracht. Der Erwerb wissenschaftlicher Kompetenzen wird durch ein umfassendes Fortbildungsangebot begleitet. Promotionsvorhaben werden unterstützt.

Wir begrüßen die Bewerbung von Menschen aller Nationalitäten.

Die Auswahl erfolgt durch eine Kommission.

Fühlen Sie sich angesprochen?

Dann bewerben Sie sich bitte bis zum 23.06.2025 über das Elektronische Bewerbungsverfahren (EBV) auf der Einstiegsseite: http://www.bav.bund.de/Einstieg-EBV

Wählen Sie dort „Bewerbung mittels Referenzcode“ aus und geben Sie bitte im Verlauf Ihrer Bewerbung den Referenzcode 20251214_0002 ein. Die Benutzerdokumentation finden Sie über den o. g. Link.

Bitte laden Sie im weiteren Verlauf Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Uni-Diplom-/Masterurkunde und -zeugnis, Arbeitszeugnisse der letzten 3 Arbeitgeber) als Anlage in Ihr Kandidatenprofil hoch.

Bei ausländischen Bildungsabschlüssen laden Sie bitte zudem einen Nachweis über die Gleichwertigkeit mit der geforderten deutschen Qualifikation hoch (https://anabin.kmk.org/anabin.htm). Weitere Informationen entnehmen Sie bitte der Internetseite der Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen (ZAB, http://www.kmk.org/zab).

Für Fragen im Zusammenhang mit dem Elektronischen Bewerbungsverfahren steht Ihnen die Bundesanstalt für Verwaltungsdienstleistungen (BAV) unter der Rufnummer 04941 602-240 zur Verfügung.

Weitere Informationen