Jobbeschreibung
Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat „eScience“ in Berlin‑Steglitz zum nächstmöglichen Termin ein*e
Data Scientist (m/w/d) für Materialwissenschaften
Entgeltgruppe 14 TVöD
unbefristetes Arbeitsverhältnis
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.
Maschinelles Lernen (ML) hat sich zu einem einflussreichen Werkzeug in der Materialwissenschaft entwickelt, das die Möglichkeiten zur Entwicklung und Entdeckung neuer Materialien, zur Vorhersage von Materialeigenschaften und zur Optimierung der Materialverarbeitung erheblich verbessert. Unsere Aufgabe in der eScience-Gruppe besteht darin, neue Modelle des maschinellen Lernens für verschiedene Anwendungen in der Materialwissenschaft zu entwickeln. An der BAM haben wir ein enorm breites Forschungsspektrum mit vielen faszinierenden Anwendungen für ML‑Methoden. Hier kommt Ihre Expertise ins Spiel!
In der eScience-Gruppe sind Sie zentral dafür verantwortlich, dass Methoden des maschinellen Lernens breite Anwendung finden. Sie werden die Möglichkeit haben, Ihre eigene Forschungsagenda zu entwickeln und mit anderen Forschungsgruppen zusammenzuarbeiten, um anspruchsvolle wissenschaftliche Fragestellungen anzugehen.
Als Mitglied der eScience-Gruppe sind Sie Teil eines interdisziplinären Umfelds mit kreativen Köpfen. Wir bieten ein breites Spektrum an herausfordernden Aufgaben an der Schnittstelle von Informatik, Data Science und Materialforschung. Unser Team ist bekannt für seine Vielfalt und seine Energie. Dies ist Ihre Chance, mit internationalen, jungen, innovativen Fachleuten zusammenzuarbeiten, die sich zusammengefunden haben, um die Digitalisierung der Materialforschung zu gestalten!
Werden Sie Teil unseres Teams von engagierten Mitarbeitenden!
Sie sind verantwortlich für die Entwicklung und Weiterentwicklung eigener Machine-Learning-Projekte und arbeiten eng mit Materialwissenschaftler*innen zusammen. Im Einzelnen umfasst dies die folgenden Aspekte:
- Verarbeitung und Analyse von Daten aus verschiedenen Themenfeldern (Materialwissenschaften, Energie, Infrastruktur, Umwelt und Analytical Sciences) generiert durch die Fachabteilungen der BAM
- Anwendung von modernen Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens zur Analyse von Datensätzen sowie zur Verknüpfung von Experimenten mit Simulationen
- Anwendung von spezifischen Verfahren zur Visualisierung von großen Datenmengen und Forschungsergebnissen
- Beratung hinsichtlich Methodik der Datenanalyse und Statistik, begleitende Bearbeitung von forschungsgetriebenen Fragestellungen, Interpretation von Ergebnissen und Ableitung von Handlungsempfehlungen
- Konzeption und Entwicklung von teilautomatisierten Routinen zur Zusammenführung und systematischen Aufbereitung von fachspezifischen Primärdaten sowie Metadaten
- Implementierung von Analysemethoden zur fortlaufenden Qualitätssicherung von komplexen, heterogenen Datenbeständen an der Schnittstelle zu Systemen des Forschungsdatenmanagements
- Impulsgebende Begleitung von internen sowie drittmittelgeförderten Forschungsvorhaben mit einem Fokus auf Data Science
- Positionierung der BAM als Ressortforschungseinrichtung durch Mitwirkung in nationalen und internationalen Netzwerken
- Betreuung von Doktorand*innen und Studierenden
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Fachrichtung Informatik, technischer Softwareentwicklung, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Data Engineering oder vergleichbar mit sehr guter Promotion
- Sehr gute Kenntnisse im Bereich Data Science mit Werkzeugen des maschinellen Lernens und Data Mining-Methoden (z. B. PyTorch, Tensorflow, Pandas, Scikit‑Learn)
- Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Rust, C++)
- Gute Kenntnisse von Methoden zur Visualisierung von komplexen Datensätzen
- Erfahrung bei der Betreuung von Nachwuchswissenschaftler*innen
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Sprachkenntnisse/Ausdrucksstärke in Englisch
- Wünschenswert sind Erfahrungen mit Versionskontrollsystemen (z. B. Git)
- Wünschenswert sind Erfahrungen mit statistischen Methoden und Software (z. B. GNU‑R)
- Wünschenswert sind Erfahrungen mit Daten aus dem Bereich der Materialwissenschaften oder ingenieur- bzw. naturwissenschaftlichen Fachgebieten
- Ausgezeichnete kommunikative und zwischenmenschliche Fähigkeiten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, mit einer starken Bereitschaft zur Kooperation und Zusammenarbeit mit anderen, Lern- und Anpassungsbereitschaft sowie ausgeprägtes konzeptionelles, strategisches und innovatives Denken
- Interdisziplinäre Pionierforschung an der Schnittstelle von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft
- Arbeit in führenden nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen
- Zugang zu exzellenter Ausstattung und Infrastruktur
- Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und eine gute Work-Life-Balance mit 30 Urlaubstagen und bis zu 12 Ausgleichstagen pro Jahr
- Persönliche und berufliche Weiterentwicklung
- Sie profitieren von einer wertschätzenden und integrativen Atmosphäre mit einer zertifizierten familienfreundlichen Arbeitskultur, regelmäßigem Feedback und einem starken Engagement für die Gleichstellung und Integration von schwerbehinderten Menschen. Wir freuen uns besonders über Bewerbungen von Frauen.