Ingenieur/in Maschinenbau, Datenwissenschaft, Informatik - Graphbasierte Datenmodellierung

• Du entwickelst neuartige Modellierungs- und Simulationsmethoden für graphbasierte Datenmodelle.
• Dir obliegt die Entwicklung von Simulationsszenarien für spätere Berechnungen auf den Graphmodellen.
• Danach wählst du, unter Berücksichtigung der Anwendbarkeit auf intermodale Verkehrsnetze, geeignete Graphalgorithmen für die Szenariensimulation aus.
• Der nächste Arbeitsschritt ist die Sammlung und Vorbereitung von Eingabedaten.
• Anschließend erstellst du ein Datenmodell als Struktur für den Graphen und trägst die vorverarbeiteten Daten in eine geeignete Graphdatenbank ein.
• Du implementierst die ausgewählten Graphalgorithmen und entwickelst Bewertungskriterien für die Simulationsergebnisse.Du wertest Test- und Simulationsergebnisse aus, ordnest sie für die Wissenschaft ein und vertrittst sie national und international.

Unser Institut bietet dir flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten, es besteht eine gute Vereinbarkeit von Job und Familie und du hast die Möglichkeit zur Promotion.

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Universität) der Ingenieurswissenschaften aus dem Bereich Maschinenbau, Datenwissenschaften oder Informatik oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge
• nachgewiesene praktische Erfahrung im Programmieren sowie mit gängigen Softwarewerkzeugen (z.B. GitLab oder GitHub) der Softwareentwicklung
• eingehende praktische Erfahrung mit Graph-Datenbanken (z.B. Neo4J)
• Kenntnisse in den Bereichen modelbasierte Systementwicklung oder Semantic Knowledge Modeling
• Erfahrung in der Durchführung von Forschungsprojekten (Projektakquise, wissenschaftliche Publikation)umfangreiche englische und deutsche Sprachkenntnisse in Wort und Schrift

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.