Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) - KI-gestützte Modellierung von Quartiersmobilität

Am Institut für Verkehrsforschung gestalten wir die Mobilität der Zukunft. Wir konzipieren und evaluieren klimaschonende und sozial verträgliche Mobilitätskonzepte für den Personen- und Güterverkehr. Zur Implementierung leisten wir wissenschaftlich fundierte Beratung und Markteinführungsbegleitung.

In der Abteilung „Räume in Mobilitäts- und Transportsystemen“ analysieren wir, wie Menschen mobil sein wollen, und stellen die heutige Raumnutzung und Verkehrsnetze infrage. Auf der Basis von Verkehrsmodellen erzeugen wir Prognosen und Visionen für zukünftige Flächennutzung und Infrastrukturentwicklung. Wir begleiten Partizipations- und Umsetzungsprojekte zur Transformation des Mobilitätsraums in Stadt und Land.

In der Gruppe „Gestaltung von Quartieren und Verkehrsinfrastrukturen“ erarbeiten wir konkrete, zukunftsfähige Lösungen für die Mobilitätswende vor Ort. Ein zentrales Werkzeug ist das mikroskopische Nachfragemodell TAPAS, dass wir kontinuierlich weiterentwickeln. Mit der Einführung innovativer, datenbasierter Methoden der künstlichen Intelligenz – insbesondere durch die Anwendung von maschinellem Lernen und großen Sprachmodellen (LLMs) – erweitern wir die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zwischen Infrastruktur, Wahrnehmung und individuellem Mobilitätsverhalten zu erfassen. Diese Erkenntnisse fließen direkt in die Weiterentwicklung von Modellen, Datenpipelines und Visualisierungstools ein, um nachhaltige, datengestützte Planungsansätze für Quartiere zu ermöglichen.

In unserem interdisziplinären Team entwickelst und implementierst Du innovative, datenbasierte Methoden der künstlichen Intelligenz, um den Zusammenhang zwischen Verkehrsinfrastruktur, Verkehrsverhalten und Erreichbarkeit in Quartieren präzise zu modellieren. Dabei integrierst du KI-gestützte Ansätze in die bestehenden Forschungsprozesse und Tools, um wissenschaftliche Erkenntnisse für die Gestaltung nachhaltiger Mobilitätskonzepte zu generieren. Du trägst aktiv zur Weiterentwicklung von Modellen, Datenpipelines und Visualisierungstools bei und stellst sicher, dass die Ergebnisse wissenschaftlich fundiert und anwendungsorientiert sind.

Deine Aufgaben

• Entwicklung und Anwendung von Algorithmen zur automatisierten Datenannotation, Textanalyse und Informationsextraktion aus unstrukturierten Quellen (z. B. Nutzerfeedback, Verkehrsberichte, Planungsunterlagen) mittels KI-Methoden, insbesondere großer Sprachmodelle (LLMs)
• Integration von KI-generierten Erkenntnissen in das mikroskopische Nachfragemodell TAPAS und das Erreichbarkeitsanalysetool UrmoAC
• Software-technische Weiterentwicklung interaktiver Visualisierungsumgebungen zur Darstellung komplexer Modellergebnisse für Planer, Politik und Bürger
• Sicherstellung der Plausibilität, Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Modellergebnissen durch Validierung, Sensitivitätsanalysen und Dokumentation
• Unterstützung der wissenschaftlichen Arbeit durch die Erstellung und Pflege von Datenpipelines für große, heterogene Datensätze (z. B. Mobilfunk, GPS, OpenStreetMap)
• Erstellung und Veröffentlichung wissenschaftlicher Beiträge in Fachzeitschriften, Konferenzbeiträgen und Berichten
• Mitwirkung an der Akquise von Drittmitteln und die Leitung von Teilprojekten im nationalen und internationalen Kontext

Das bringst du mit:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (universitäres Diplom / Master / Bachelor) der Fachrichtungen Informatik (speziell Geoinformatik, Data Science, Software Engineering), Naturwissenschaften, Verkehrswissenschaften oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge mit klarem Bezug zur Softwareentwicklung
• Einschlägige Fachkenntnisse und mehrjährige Berufserfahrung im Umgang mit Geodaten, -Datenbanken und -Visualisierungsumgebungen inkl. der 3D-Darstellung und der Erstellung von Datenaufbereitungs-Pipelines für große, heterogene Datensätze (Big Data)
• Sehr gute Kenntnisse in der Programmierung und des Software-Designs, insbesondere mit Python oder Java, der Python-Package-Erstellung und der Qualitätssicherung der erstellten Software (CI/CD-Pipelines, Softwaretests)
• Mehrjährige Erfahrung in Verwendung der am Institut etablierten Software-Entwicklungs-Tools (u.a. Jupyter Notebooks, Git, Maven)
• Mehrjährige Erfahrung in der Datenanalyse mittels AI-gestützter Datamining-Methoden und der Anwendung von Large Language Models (LLMs)
• Sehr gute Kommunikations- und Teamfähigkeit, Selbstständigkeit sowie Interesse an der Arbeit in interdisziplinären Teams
• Grundlegende deutsche (A2/B1) und englische (B2) Sprachkenntnisse in Wort und Schrift

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 5303) beantwortet dir gerne: Dr. Rita Cyganski Tel.: +49 30 67055 147