Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) der Fachrichtung Maschinenbau, Mechatronik, Informationstechnik im Maschinenwesen, Physikalische Ingenieurwissenschaft oder vergleichbar

Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie 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.

Werden Sie Teil unseres Teams von engagierten Mitarbeitenden!

Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Fachbereich „Additive Fertigung metallischer Komponenten“ in Berlin-Steglitz zum 01.12.2025 ein*e

Entgeltgruppe 13 TVöD
Zeitvertrag bis zum 31.03.2029
Vollzeit/teilzeitgeeignet

Die Aufgaben umfassen die selbstständige Planung, Koordinierung und Durchführung eines Projektes im Bereich der digitalen Qualitätsbewertung additiv gefertigter (AM) metallischer Luftfahrzeugkomponenten in Kooperation mit Partnern aus der Wirtschaft im Rahmen eines Luftfahrtforschungsprogrammes (LuFo VII).

Das Aufgabengebiet hat den Fokus auf der Entwicklung und Anwendung eines Datenanalyse-Frameworks zur zeitlichen und räumlichen Segmentierung von Prozess- und ISPM-Daten. Es soll eine fusionierte multimodale Repräsentation eines PBF-LB/M-Bauzyklus mit reduziertem Datenumfang als Grundlage für eine statistische Prozesskontrolle oder digitale Weiterverarbeitung entwickelt werden. Über die multimodale Datenfusion und -auswertung hinaus gehört auf Einzelsystembasis die Auswertung einer in Experimenten gewonnenen Datenbasis eines bereits installierten Schmelzbadüberwachungssystems (Melt Pool Monitoring, MPM) zum Aufgabengebiet.

Im Einzelnen ergeben sich folgende Aufgaben:

• Abstimmung der Arbeiten und gemeinsame Sichtung der Ergebnisse mit den beteiligten Projektpartnern aus Wissenschaft und Wirtschaft
• Erweiterung eines bestehenden NoSQL-Backends zu einem Data Warehouse einer PBF-LB/M-Prozesskette durch Integration von ISPM- und Computertomographie-Datensätzen
• Entwicklung von Clients für definierte Abfrageroutinen mit der Zielstellung, Signale des Data Warehouses für beliebige PBF-LB/M-Bauteile in einer räumlich und zeitlich variablen Auflösung in einer Voxeldomäne zu repräsentieren. Dies umfasst die Entwicklung von Algorithmen zur Datensynchronisation, -transformation und -reduktion in ein einheitliches Bezugssystem unter Berücksichtigung von geometrischen Verzügen und -rauschen der zur Verfügung stehenden Signale.
• Weiterentwicklung von Clients zur gezielten Auswertung und Visualisierung der Voxeldomäne beliebiger PBF-LB/M-Bauteile
• Planung und Durchführung von Versuchen an einer PBF-LB/M-Anlage und ihrer Virtuellen Maschine (VM)
• Sensitivitätsanalyse eines MPM-Systems zur systematischen Bewertung der Einflüsse von Prozessgrößen und -ereignissen auf das Messverhalten
• Analyse und Bewertung von Ansätzen zur Erkennung von Prozessanomalien in fusionierten multimodalen Daten
• Veröffentlichung der Ergebnisse in nationalen und internationalen Fachzeitschriften sowie auf Konferenzen und Tagungen
• Betreuung des wissenschaftlichen Nachwuchses (Anleitung von studentischen Hilfskräften und Betreuung von Abschlussarbeiten)

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom/Master) der Fachrichtung Maschinenbau, Produktionstechnik, Mechatronik, Ingenieurinformatik, Informationstechnik im Maschinenwesen, Physikalische Ingenieurwissenschaft oder vergleichbar
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Gute Kenntnisse von Industriellen Kommunikationsarchitekturen OPC UA, REST API, MQTT
• Fortgeschrittene Kenntnisse in NoSQL Datenbanken und wünschenswerterweise Kenntnisse im Umgang mit Data Warehouses
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Erfahrungen im Umgang mit Versionierung in GitLab, sowie CI/CD wünschenswert
• Kenntnisse von Voxeldatenmodellen OpenVDB oder QDrant vorteilhaft
• Kenntnisse des Datenmodells von PBF-LB/M vorteilhaft
• Wünschenswert sind Erfahrungen im Bereich der pulverbettbasierten additiven Fertigung und des ISPM, z. B. erworben durch eine Abschlussarbeit oder berufliche Tätigkeit
• Praktische Erfahrungen im Umgang mit der Anlagentechnik sind vorteilhaft
• Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Initiative/Einsatzbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft sowie Lernbereitschaft

• Eine abwechslungsreiche und anspruchsvolle Tätigkeit innerhalb eines hochkarätigen Netzwerks aus Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft
• Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand (Labore etc.)
• Möglichkeiten der internen, fachübergreifenden Vernetzung sowie Teilnahme an Teamevents
• Einen Forschungs- und Entwicklungsspielraum für eigene innovative Ideen
• Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben, Möglichkeit des mobilen Arbeitens [bis zu 60 %], flexible Arbeitszeitgestaltung, 30 Tage Urlaub sowie Inanspruchnahme bis zu 12 Zeitausgleichstagen im Jahr sowie Teilzeitmöglichkeiten

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