Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz 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. Das Referat eScience ist eine interdisziplinäre Forschungseinheit mit Schwerpunkten in Digitalisierung, wissenschaftlichem Datenmanagement, Data Science und Künstlicher Intelligenz. In diesem Kontext gestalten wir aktiv das Projekt QI-Digital mit - eine nationale Initiative zum Aufbau einer sicheren und interoperablen digitalen Infrastruktur für Qualitäts- und Konformitätsprozesse. QI-Digital verknüpft digitale Zwillinge, Produktpässe und verifizierbare Nachweise über standardisierte Modelle wie die Asset Administration Shell (AAS). Dabei kommen KI-Methoden wie föderiertes Lernen und Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Einsatz, um Automatisierung und regulatorische Transparenz zu fördern. Aktuelle Anwendungsfälle sind die Additive Fertigung und Wasserstofftankstellen, in denen digitale Zwillinge qualitätsrelevante Daten abbilden und zur Rückverfolgbarkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit industrieller Prozesse beitragen. Werden Sie Teil unseres Teams von engagierten Mitarbeitenden! Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Referat „eScience“ in Berlin-Steglitz zum nächstmöglichen Termin ein*e Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) für agentenbasierte digitale Zwillinge (QI-Digital) Entgeltgruppe 13TVöD Zeitvertrag befristet bis 31. Dezember 2027 Vollzeit/teilzeitgeeignet Konzeption, Entwicklung und Pflege von Digital-Twin-Datenmodellen für das QI-Digital-Projekt (z. B. Additive Fertigung, Wasserstofftankstellen) sowie Umsetzung aller Zwillinge in der Asset Administration Shell (AAS) als durchgängige Standardinfrastruktur Bereitstellung der AAS-Zwillinge als verlässliche Datenquelle für ein agentisches KI / RAG-System, das Qualitäts-Infrastruktur-Analysen und Entscheidungen unterstützt Entwicklung digitaler Zertifikate und digitaler Produktpässe (AAS-Submodelle) zur Sicherstellung von Konformität, Herkunft und Nachhaltigkeit Zusammenarbeit mit Partnerprojekten, um Zwillinge, Zertifikate und KI-Pipelines Ende-zu-Ende zu integrieren und QI-Best-Practices voranzutreiben Aufbau, Betrieb und Optimierung von Proof-of-Concept-Umgebungen mithilfe von DevOps-Werkzeugen (Docker, CI/CD) für schnelle Iterationen und verlässliche Deployments Kontinuierliche Evaluation und Erweiterung von Prototypen, um Interoperabilität, Datenkonsistenz und skalierbare Performance sicherzustellen Aktive Mitwirkung an Forschung und wissenschaftlichen Publikationen; Präsentation von Ergebnissen auf Konferenzen und in Fachzeitschriften Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master) in Informatik, Data Engineering, Software Engineering oder einem verwandten Fachgebiet Fundierte Erfahrungen in der Datenmodellierung und semantischen Technologien (z. B. Wissensgraphen, Ontologien) Erfahrungen mit der Asset Administration Shell (AAS) und strukturierten Datenformaten sind wünschenswert Bereitschaft und Fähigkeit, sich schnell in neue industrielle Domänen und Use-Cases einzuarbeiten Erfahrung mit digitalen Produktpässen oder digitalen Zertifikaten von Vorteil Vertrautheit mit Retrieval-Augmented-Generation- (RAG-) oder agentischen KI-Systemen ist wünschenswert Solides DevOps-Know-how (Docker, CI/CD) und sehr gute Programmierkenntnisse (Python oder Java) Sehr gutes Englisch und gutes Deutsch in Wort und Schrift Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise, Eigeninitiative sowie ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit Interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zu Politik, Wirtschaft und Gesellschaft Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand 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