Wissenschaftlichen Mitarbeiterin

Position

Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d) der Fachrichtung Maschinenbau, Materialwissenschaften oder Ingenieurwissenschaften

Bewerbungsfrist

Kennziffer

245/25-7.2

Beschäftigungsumfang

Vollzeit

Gewünschter Besetzungstermin

Vergütung

E 13 TVöD

Befristung

Befristet /

Ort

Berlin Steglitz

Unter den Eichen 87

12205 Berlin

Fachbereich 7.2 - Ingenieurbau

Gesucht wird zur Verstärkung unseres Teams im Fachbereich "Ingenieurbau" in Berlin-Steglitz zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n

Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d) der Fachrichtung Maschinenbau, Materialwissenschaften oder Ingenieurwissenschaften

Entgeltgruppe E13 TVöD

Zeitvertrag bis zum

Vollzeit/teilzeitgeeignet

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.

Werden Sie Teil unseres Teams von engagierten Mitarbeitenden

Ihre Aufgaben:

• Digitalisierung realer Schweißnahtgeometrien einschließlich Punktwolkenverarbeitung und Flächenrückführung (Reverse Engineering) zu simulationsgeeigneten CAD/CAE-Modellen
• Analyse digitalisierter Schweißnahtgeometrien hinsichtlich Kerbgeometrie, Spannungskonzentrationen und relevanter Ermüdungsparameter
• Aufbau und Weiterentwicklung thermo-mechanischer und strukturmechanischer FE-Modelle zur Bestimmung lokaler Beanspruchungs- und Spannungszustände (einschließlich Schweißeigenspannungen)
• Durchführung von Ermüdungs- und bruchmechanischen Simulationen zur Ermittlung von Rissinitiierungsorten und Risswachstumsverläufen
• Entwicklung, Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen, insbesondere Physics-Informed Neural Networks (PINNs)
• Entwicklung und Automatisierung digitaler Workflows für Datenauswertung und Kopplung von FE-Simulationen und ML-Modellen
• Bewertung der Eignung der entwickelten Methoden für eine präzise Ermüdungslebensdauerbewertung geschweißter Strukturen
• Präsentation und Veröffentlichung von Forschungsergebnissen sowie Mitwirkung bei der Betreuung des wissenschaftlichen Nachwuchses

Ihre Qualifikationen:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) im Bereich Maschinenbau, Materialwissenschaften oder Ingenieurwissenschaften
• Erfahrung mit thermo-mechanischen Finite-Elemente-Simulationen, idealerweise mit ANSYS Mechanical APDL
• Erfahrung mit laserbasierter 3D-Vermessung (z. B. Zeiss GOM) sowie der Verarbeitung von Punktwolken zur digitalen Rekonstruktion realer Geometrien
• Sehr gute Python-Programmierkenntnisse für Datenvorverarbeitung, numerische Analysen und Machine-Learning-Workflows
• Kenntnisse in Machine-Learning-Methoden; Erfahrung mit Physics-Informed Neural Networks (PINNs) oder die Bereitschaft, sich in dieses Thema einzuarbeiten
• Verständnis der Ermüdungs- und Bruchmechanik geschweißter Strukturen, idealerweise mit Kenntnissen relevanter Normen oder Richtlinien (z. B. BS 7910, IIW oder vergleichbar)
• Interesse an der Strukturmechanik und Ermüdungsproblematik von Offshore-Wind-Konstruktionen oder die Bereitschaft, sich dieses Wissen anzueignen
• Ausgeprägte analytische und mathematische Fähigkeiten sowie ein ausgeprägtes Interesse an interdisziplinärer Problemlösung in der ingenieurwissenschaftlichen Forschung
• Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
• Sehr gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise
• Eigeninitiative, Teamfähigkeit und Lernbereitschaft

Unsere Leistungen:

• Professionelle und überfachliche Unterstützung durch die BAM Graduate Academy, einschließlich Kompetenzaufbau- und Networking-Formaten, die vom Qualifizierungsprogramm Menschen-Potentiale angeboten werden
• Integration in das Promovierenden-Trainingsnetzwerk "Digitalisierung"
• Zugang zu hochwertigen Fortbildungsangeboten und Trainings zu Digitalisierungsthemen wie Programmierung, Forschungsdatenmanagement, KI-Anwendungen und maschinelles Rechnen in der Wissenschaft
• Vernetzung und Austausch in interdisziplinären Digitalisierungs-Communities sowie auf BAM-Digitalisierungsevents mit dem Ziel, mit Expertinnen und Experten innovative Lösungen zu entwickeln und Wissen zu teilen
• Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand (Labore, etc.)
• Einen Forschungs- und Entwicklungsspielraum für eigene innovative Ideen
• Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben [Work-Life-Balance] (Möglichkeit des mobilen Arbeitens, flexible Arbeitszeitgestaltung, 30 Tage Urlaub sowie Inanspruchnahme von bis zu 12 Zeitausgleichstagen im Jahr sowie Teilzeitmöglichkeiten)

Ihre Bewerbung:

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsmanagementsystem bis zum Alternativ können Sie Ihre Bewerbung zur Kennziffer 245/25-7.2 auch per Post an folgende Anschrift senden:

Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung

Referat Z.3 - Personal

Unter den Eichen 87

12205 Berlin

Fachliche Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne Herr Dr. Artinov unter der Telefonnummer bzw. per E-Mail unter .

Die BAM fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern. Bewerbungen von Frauen begrüßen wir daher besonders. Gleichzeitig sind wir bestrebt, die gesellschaftliche Vielfalt widerzuspiegeln. Daher ist jede Bewerbung, unabhängig von ihrem Geschlecht, ihrer kulturellen oder sozialen Herkunft, Religion, Weltanschauung oder sexuellen Identität herzlich willkommen.

Darüber hinaus hat die BAM sich die berufliche Teilhabe von schwerbehinderten Menschen zum Ziel gesetzt. Hinsichtlich der Erfüllung der Ausschreibungsvoraussetzungen erfolgt eine individuelle Betrachtung. Schwerbehinderte oder ihnen gleichgestellte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Die ausgeschriebene Stelle setzt ein geringes Maß an körperlicher Eignung voraus.

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