Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat „eScience“ in Berlin-Steglitz zum nächstmöglichen Termin eine Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (m/w/d) der Fachrichtung Informatik, Künstliche Intelligenz, Data Science, Statistik, Mathematik, Physik oder vergleichbaren Fachrichtungen Entgeltgruppe 13 TVöD Zeitvertrag befristet bis 31. Dezember 2027 Vollzeit/teilzeitgeeignet Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz 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. Werden Sie Teil unseres Teams von engagierten Mitarbeitenden Sie erforschen und implementieren Methoden für eine digitale Qualitätsinfrastruktur im Bereich der Materialwissenschaften bzw. analytischen Forschung Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur Digitalisierung und Automatisierung von Dokumentenmanagementprozessen durch den Einsatz von Large-Language-Modellen (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) Entwicklung von Ontology-Learning-Methoden unter Verwendung von Large Language Models (LLMs), um Wissen aus unstrukturierten Daten automatisch zu extrahieren und zu strukturieren Sie entwickeln, warten und optimieren Proof-of-Concept-Infrastrukturen, unter Anwendung von DevOps-Praktiken (z. B. Docker, CI/CD-Pipelines), um die Bereitstellung und den Betrieb zu verbessern Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams zur Integration dieser Beiträge in bestehende und neue Qualitätsinfrastrukturen Entwicklung und Bewertung von Prototypen, die innovative Lösungen für die Herausforderungen der digitalen Transformation bieten Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master) in einem für die Tätigkeit relevanten Fach (Wirtschaftsinformatik, Informatik, technische Softwareentwicklung, Mathematik, Physik, Data Engineering) oder einer vergleichbaren Fachrichtung Praktische Erfahrung mit Machine Learning, insbesondere in der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen Sehr gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und Erfahrung mit ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch) sowie fundierte Erfahrungen mit verschiedenen Arten von neuronalen Netzwerken, einschließlich Large Language Models (LLMs) und Graph Neural Networks (GNNs) Erfahrung mit DevOps-Praktiken (z. B. Docker, CI/CD) und der Wartung von Proof-of-Concept-Infrastrukturen ist wünschenswert Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Reinforcement Learning (RL) zur Optimierung von domänenspezifischen Anwendungen sind wünschenswert Kenntnisse in der Erstellung und Nutzung von Wissensgraphen sowie Erfahrung im Ontologie-Lernen sind wünschenswert Gute Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken und gängigen Datenanalysetools Sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Initiative/Einsatzbereitschaft, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft sowie konzeptionelle, strategische und innovative Denkfähigkeit Interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zu Politik, Wirtschaft und Gesellschaft Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben, Möglichkeit des mobilen Arbeitens (bis zu 60 %), flexible Arbeitszeitgestaltung, 30 Tage Urlaub sowie Inanspruchnahme von bis zu 12 Zeitausgleichstagen im Jahr