Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat „eScience“ in Berlin-Steglitz zum nächstmöglichen Termin eine Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (m/w/d) der Fachrichtung Informatik, Data Science, Statistik, Mathematik, Physik oder vergleichbaren Fachrichtungen Entgeltgruppe 13TVöD Zeitvertrag für 24 Monate 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 entwickeln und implementieren Datenmodelle für interne und externe Stakeholder im Rahmen des QI-Digital-Projekt. Beispielhafte Anwendungsfälle umfassen die Additive Fertigung (z. B. Optimierung von Produktionsprozessen durch fortschrittliche Datenmodelle) und die Wasserstoffinfrastruktur (z. B. Sicherstellung der Datenkonsistenz in Sicherheits- und Betriebssystemen) Sie entwerfen und implementieren Datenmodelle zur effizienten Strukturierung und Interoperabilität von Daten in Asset Administration Shell (AAS) und XML-Formaten innerhalb von Datenräumen. Erfahrung mit AAS und XML-Formaten ist wünschenswert, aber fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung und semantischen Technologien (z. B. Ontologien, Wissensgraphen) sind erforderlich Sie arbeiten in interdisziplinären Teams, um diese Datenmodelle in die digitalen Infrastrukturen der BAM zu integrieren und die digitale Transformation voranzutreiben 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 gewährleisten Sie unterstützen die Entwicklung und Bereitstellung von Datenmodellen, die die Interoperabilität, Datenkonsistenz und Systemintegration über verschiedene Anwendungsfälle und Projekte hinweg verbessern Sie evaluieren und erweitern bestehende Prototypen, die innovative, skalierbare Lösungen für das digitale Asset-Management und die Prozessoptimierung bieten Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master) in einem relevanten Fach (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering, technische Softwareentwicklung, Mathematik, Physik) oder einer verwandten Disziplin Fundierte Erfahrungen in der Datenmodellierung und semantischen Technologien (z. B. Wissensgraphen, Ontologien) sind erforderlich Erfahrungen mit der Asset Administration Shell (AAS) und strukturierten Datenformaten sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich Erfahrung mit DevOps-Praktiken (z. B. Docker, CI/CD) und der Wartung von Proof-of-Concept-Infrastrukturen Kenntnisse von Standards in der digitalen Fertigung und industriellen IoT-Anwendungen sind wünschenswert Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder Java und Erfahrungen mit Tools zur Datenmodellierung, Analyse und Bereitstellung Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit zur Arbeit in interdisziplinären Teams 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 bis zu 12 Zeitausgleichstagen im Jahr