Oie 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! Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) der Fachrichtung Physik, Ingenieurwesen, Maschinenbau, Materialwissenschaften, Physikalische Ingenieurwissenschaft oder vglb. Berlin Wissenschaft / Forschung Vollzeit / Teilzeit möglich Startdatum: 01.07.2026 Zeitvertrag bis zum 31.03.2029 Kennziffer: J000000122 E 13 TVöD Bearbeitung der Aufgaben im Rahmen des BMWE geförderten LuFo-Projekts „Sonrisa“ Durchführung und Auswertung Computertomographischer Messungen an den Labor Mikro-Computertomographie-Anlagen (XCT) des Fachbereichs 8.5 Leitung und Umsetzung des Arbeitspakets „Workflowentwicklung für zonenbasierte XCT-Analyse (Region-of-Interest-XCT)“ XCT-Simulationen mit der BAM-eigenen Software aRTist, sowie Korrelation der Simulationsergebnisse mit XCT-Messungen Entwicklung eines Region-of-Interest Workflows für XCT Unterstützung bei der Betreuung der Labor Mikro-Computertomographie-Anlagen des Fachbereichs 8.5 Aktive Teilnahme an Projekttreffen und detaillierte Abstimmung mit den Projektpartnern Aktive Teilnahme im BAM Themenfeld Material Kooperation mit internen und externen Forschungsgruppen sowie mit industriellen Partnern Ausführliche wissenschaftliche Dokumentation der Ergebnisse durch Fachartikel, Vorträge auf nationalen und internationalen Konferenzen, Veröffentlichungen und Berichten Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Fachrichtung Physik, Ingenieurwesen, Maschinenbau, Materialwissenschaften, Physikalische Ingenieurwissenschaft oder vglb. Tiefgreifende Kenntnisse und Erfahrungen in der Computertomographie Tiefgreifende Erfahrungen und Kenntnisse in der digitalen Bildverarbeitung und -analyse Beherrschung einer oder mehrerer aufgabenrelevanter Programmiersprachen (z. B. Python, Matlab, Labview, C++) Sehr gute Kenntnisse in Englisch (mündlich und schriftlich) Kenntnisse in den Werkstoffwissenschaften, insbesondere additiv gefertigter Metalle aus dem Pulverbettverfahren (PBF-LB/M) sowie dem Verfahren an sich, sind wünschenswert Kenntnisse in der Erzeugung oder Bewertung simulierter Computertomographiedaten wünschenswert Erfahrungen mit der Simulationssoftware „aRTist“ wünschenswert Deutschkenntnisse (mündlich und schriftlich), bzw. die Bereitschaft zum Lernen der deutschen Sprache bzw. zum Vertiefen deutscher Sprachkenntnisse Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, Initiative / Einsatzbereitschaft und -fähigkeit, Entscheidungsbereitschaft und -fähigkeit, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft sowie konzeptionelle, strategische und innovative Denkfähigkeit Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand (Labore, BAM Data Store, High-Performance-Computing etc…) Chancengleichheit und Diversität Eine verantwortungsvolle, interessante und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem kompetenten und kollegialen Umfeld Faire Bezahlung nach Tarifvertrag Möglichkeit des mobilen Arbeitens bis zu 60 % Wir bieten: Zugang zu hochwertigen Fortbildungsangeboten und Trainings zu Digitalisierungsthemen wie Programmierung, Forschungsdatenmanagement, KI-Anwendungen und maschinellem Rechnen in der Wissenschaft. Vernetzung und Austausch in unseren interdisziplinären Digitalisierungs-Communities sowie auf BAM Digitalisierungsevents, um gemeinsam mit unseren Expert*innen innovative Lösungen zu entwickeln. Gezielter Kompetenzerwerb in Schlüsseltechnologien der Labordigitalisierung - moderne Programmierparadigmen, Anschluss an das elektronische Laborbuch und Entwicklung von Metadatenformaten und Ontologien - durch praxisnahe Lernformate wie Workshops, Online-Kurse und kollaborative Trainings mit gebündelten Wissensquellen. Möglichkeit zur aktiven Mitgestaltung von BAM-Digitalisierungsprojekten und zur Einbringung eigener Ideen für digitale Innovationen.