Data Scientist (m/w/d) (20253861_0002)

Bewerbungsfrist 28. Januar 2026
Arbeitsbeginn sofort
Arbeitszeit Vollzeit
Laufbahn höherer Dienst
Arbeitsort Bergisch Gladbach

Anforderungsprofil

Das sollten Sie unbedingt mitbringen

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom - Uni/TH) Fachrichtung (Geo-)Informatik, Ingenieurwesen, Physik, Mathematik oder vergleichbare Fachrichtung

Das wäre wünschenswert:

• Gute Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse und des Machine Learnings mit modernen Sprachen (z.B. Python, Julia)
• Erfahrung mit modernen Entwicklungs-, Versionierungs- und Automatisierungs-Tools (z.B. VSCode, Jupyter Lab, Docker, git, Gitlab CI/CD)
• Erfahrungen mit Machine- und Deep-Learning (Pytorch, Tensorflow, etc.)
• Erfahrung in der agentengestützten Softwareentwicklung und im Umgang mit KI-Assistenten wie GitHub Copilot, ChatGPT/GPT-4 oder Claude
• Erfahrungen in der Datenaufbereitung und -Verarbeitung, insb. im Bereich Straße, Schiene, Wasserstraße
• Kenntnisse zu bestehenden Verkehrsnetzdaten (Straße, Schiene, Wasserstraße)
• Erfahrung im Bereich des wissenschaftlichen Arbeitens, insb. Erfahrungen mit Drittmittelprojekten und der Leitung und Koordinierung von Arbeitsgruppen
• Gute Englischkenntnisse (B2), sehr gute Deutschkenntnisse (C1)
• Analytische Kompetenz
• Problemlösungsfähigkeit
• Kommunikations- und Abstimmungsfähigkeit
• Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft

Arbeitgeber-Leistungen

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

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

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

Tätigkeitsprofil

Die Stabsstelle Digitalisierung Straßenwesen arbeitet an der Idee des "Digitalen Zwilling Straße". Dazu vertreten Sie uns als Teil eines 3-köpfigen Teams im Rahmen des Forschungsprojekts "Multimodales Verkehrsnetz für Deutschland" und nutzen diverse Verkehrsnetzdaten zur Gestaltung der Datengrundlage eines einheitlichen, referenzierbaren Verkehrsnetzes. Im Rahmen des Forschungsprojekts beschäftigen Sie sich mit der Definition und Erstellung einer einheitlichen Datenbasis und befassen sich mit der Qualitätskontrolle. Dabei wenden Sie neben klassischen Verfahren der Datenkontrolle auch Methoden aus dem Machine Learning an. Die Daten dafür kommen aus unterschiedlichen Quellen (Länder, Kommunen, private Anbieter) und umfassen neben Netzdaten auch Fernerkundungsdaten. Sie koordinieren dabei die Lieferung der Daten, der notwendigen Formate und eventuell notwendige Lizenzen und stimmen sich mit den jeweiligen Datenlieferanten eng ab. Mit dem von Ihnen definierten Datenmodell und der von Ihnen zu konzeptionierenden und umzusetzenden Qualitätskontrolle soll so automatisiert ein neuer Datensatz entstehen. Dabei haben Sie die Chance Ihre Arbeit und Ergebnisse auf (wissenschaftlichen) Konferenzen vorzustellen und stellen die Daten der Öffentlichkeit bereit. Wenn Sie Lust haben, gemeinsam mit uns an der Grundlage für den Verkehr von morgen in Deutschland zu arbeiten, freuen wir uns auf Sie!

Ihre eigene Forschungstätigkeit konzentriert sich auf:

Analyse der wissenschaftlichen Grundlagen und technischen Anforderungen im Kontext des Projekts:

• Kontinuierliche Sichtung und Analyse der im Rahmen des Projekts verfügbaren Datensätze und Methoden für deren Zusammenführung
• Kontinuierliche Recherche von Methoden, insb. Moderner Machine-Learning-Verfahren, die sich für die Qualitätssicherung der im Projekt verfügbaren Datensätze eignen
• Identifizierung von Lücken und Engpässen in den aktuellen Datensätzen und Dateninfrastrukturen und Ableitung von darauf basierenden Anforderungen

Entwicklung von Methoden zur Zusammenführung und Qualitätssicherung von intermodalen Datensätzen:

• Konzeptionierung, Dissemination und prototypische Umsetzung eines Datenmodells für die mobilitätsübergreifende Zusammenarbeit
• Entwicklung einer Methodik und Implementierung von Software zur einheitlichen und modalitätsübergreifenden Referenzierung von Verkehrsknoten
• Entwicklung einer Methodik und Implementierung von Software zur Qualitätssicherung und Zusammenführung von Datensätzen verschiedener Verkehrsmodalitäten
• Verbreitung und Verwertung des Datenmodells und der umgesetzten Methoden in Form von fachspezifischen Veröffentlichungen und Bereitstellung der Software nach etablierten Open Source Vorgehensweisen

Arbeit an internen und externen Forschungs- und Entwicklungsprojekten:

• Konzeptionierung, Akquise und Koordination von externen Forschungsprojekten
• Wissenschaftliche Beratung interner und externer Stellen, insb. des Ressorts im Hinblick auf verkehrspolitische Entscheidungen

Bewerbungsverfahren

Dann bewerben Sie sich bitte bis zum 28.01.2026

• E-Mail inkl. der unten genannten Dokumente an: karriere@bast.de oder
• 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 20253861_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) 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 ).

Weitere besondere Hinweise zur Stellenausschreibung

Ansprechpartner

Frau Schef, Telefon: (02204) 43-2109