BIM Data Engineer (Geodaten & Automation) - Remote

• Analyse der bereitgestellten Geodatenbestände, Masttafeln und vorhandenen BIM-Datenstrukturen.
• Analyse des bestehenden Python-Skriptes sowie der aktuellen IFC-Modellstruktur.
• Bewertung zusätzlicher Infrastruktur-Objekte hinsichtlich ihrer Eignung für die Datenanreicherung und BIM-Modellierung.
• Fachliche Abstimmung der zu verwendende Attribute und Modellierungsparameter.
• Entwicklung und Weiterentwicklung von Datenpipelines zur automatisierten Datenaufnahme und Datenverarbeitung.
• Integration von Informationen aus verschiedenen Datenquellen.
• Verarbeitung von PDF-Dokumenten einschließlich OCR-gestützter Texterkennung und Tabellenauswertung.
• Transformation, Validierung und Bereinigung strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Aufbau und Optimierung geeigneter Datenmodelle zur Speicherung und Weiterverarbeitung der Daten.
• Extraktion relevanter Informationen aus Masttafeln.
• Prototypische Verarbeitung der Masttafeln, einschließlich PDF-/Bildvorverarbeitung, OCR, Tabellenerkennung und Plausibilisierung.
• Extraktion der vereinbarten Informationen und Zuordnung zu den passenden Objekten in den Geodaten.
• Kennzeichnung nicht erkannter, mehrdeutiger oder unplausibler Informationen sowie Bereitstellung der angereicherten Daten in maschinenlesbarer Form.
• Sicherstellung einer nachvollziehbaren Datenqualität und Datenintegrität.
• Entwicklung von Verfahren zur automatisierten Plausibilisierung der Ergebnisse.
• Erweiterung und Anpassung bestehender Skriptkomponenten zur automatisierten IFC-Modellgenerierung.
• Unterstützung bei der parametrischen Modellierung von Oberleitungsmasten und weiteren abgestimmten Infrastrukturkomponenten.
• Integration angereicherter Daten in bestehende BIM-Strukturen.
• Erstellung und Prüfung von IFC-Ausgabedateien hinsichtlich technischer Validität und fachlicher Plausibilität.
• Durchführung von Qualitätsprüfungen auf Daten-, Prozess- und Modellierungsebene.
• Dokumentation von Datenstrukturen, Transformationslogiken und Validierungsregeln.
• Dokumentation nicht auflösbarer Datenkonflikte und Sonderfälle.
• Erstellung nachvollziehbarer technischer Dokumentationen der entwickelten Lösung

• Min. 3 Jahre Praktische Erfahrung in der Durchführung komplexer Datenanalysen mit Python, einschließlich Datenaufbereitung, Datenvalidierung und adressatengerechter Aufbereitung der Ergebnisse.
• Praktische Erfahrung mit SQL zur Abfrage, Aufbereitung und Integration strukturierter Daten (4 Referenzprojekte).
• Praktische Erfahrung in der Verarbeitung von Infrastruktur- und Geodaten (1 Referenzprojekt).
• Zertifizierung in einer cloudbasierten Datamanagement Lösung (Databricks, Snowflake, Fabrik).
• SOLL-Kriterien:
• Tiefgehende Kenntnisse in Koordinatensystemen und Koordinatentransformationen nachgewiesen durch ein abgeschlossenes Studium im Bereich Mathematik oder Physik
• Erfahrung mit OCR-Verfahren zur automatisierten Extraktion strukturierter Daten (1 Referenzprojekt)

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