Zertifitierter Intermediate-Data-Engineer

Das Vorhaben “GIS2BIM” verfolgt das Ziel, bestehende digitale Planungs- und Geodaten mit Informationen aus Masttafeln anzureichern und diese Informationen für die automatisierte Erstellung und Erweiterung von BIM-Modellen im IFC-Format nutzbar zu machen. Die aktuell verfügbaren Geodaten sollen durch die automatisierte Extraktion zusätzlicher Informationen aus PDF-Dokumenten ergänzt werden. Hierzu zählen insbesondere Merkmale von Oberleitungsmasten wie Mastnummer, Masttyp, Mastlänge sowie Höheninformationen. Die gewonnenen Informationen sollen den vorhandenen Geodaten eindeutig zugeordnet und für die parametrische Modellierung genutzt werden. Neben den Oberleitungsmasten ist zu prüfen, inwieweit weitere Infrastruktur-Elemente für eine automatisierte Datenanreicherung und BIM-Modellierung geeignet sind. Ziel des Projektes ist die prototypische Entwicklung einer belastbaren Datenpipeline sowie die automatisierte Erstellung qualitätsgesicherter IFC-Modelle, Analyse der Datenlandschaft:

• 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 verwendenden Attribute und Modellierungsparameter.
• Entwicklung von Datenpipelines:
• 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.

Datenanreicherung und Integration:

• 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.

BIM-Modellierung:

• 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.

Qualitätssicherung und Dokumentation:

• 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.

Der eingesetzte Erfüllungsgehilfe arbeitet unter anderem mit folgenden Technologien:

• Python
• IFC / BIM
• IfcOpenShell
• OCR-Technologien
• GIS-Daten
• Cloudbasierte Datenplattformen (z.B. Microsoft Fabric, Databricks oder Snowflake)

• Praktische Erfahrung in der Durchführung komplexer Datenanalysen mit Python, einschließlich Datenaufbereitung, Datenvalidierung und adressatengerechter Aufbereitung der Ergebnisse. Erfahrungslevel in Jahren Intermediate (über 3 Jahre Erfahrung)
• Praktische Erfahrung mit SQL zur Abfrage, Aufbereitung und Integration strukturierter Daten. Anzahl Referenzen 4
• Praktische Erfahrung im Einsatz von IfcOpenShell zur Erstellung von IFC-BIM-Modellen Anzahl Referenzen 1
• Praktische Erfahrung in der Verarbeitung von Infrastruktur- und Geodaten Anzahl Referenzen 1
• Zertifizierung in einer cloudbasierten Datamanagement Lösung. Zertifikate Databricks, Snowflake, Fabric, * Tiefgehende Kenntnisse in Koordinatensystemen und Koordinatentransformationen nachgewiesen durch ein abgeschlossenes Studium im Bereich Mathematik oder Physik. Zertifikate Akademischer Hochschulabschluss (Mathe oder Physik)
• Erfahrung mit OCR-Verfahren zur automatisierten Extraktion strukturierter Daten. Anzahl Referenzen 1

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