Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat „eScience“ in Berlin-Steglitz zum nächstmöglichen Termin ein*e
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (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