Stellenticket Humboldt-Universität zu Berlin

Beton unter hochdynamischer Belastung, beispielsweise durch Stoß- oder Explosionsbeanspruchung, weistein komplexes mechanisches Verhalten auf, das eine präzise Modellierung erschwert. Die Entwicklungfortschrittlicher konstitutiver Materialmodelle erfordert experimentelle Daten aus einem breiten Spektrumdynamischer und quasistatischer Prüfverfahren, darunter Split-Hopkinson-Druckstangenversuche (SplitHopkinson Pressure Bar, SHPB), einaxiale Druck- und Zugversuche,triaxiale Druckversuche sowie weitereeinschlägige Experimente. Ziel dieses Projekts ist der Aufbau einer strukturierten Forschungsdatenbank,die experimentelle Ergebnisse und Metadaten aus der wissenschaftlichen Literatur erfasst und dadurch die Überführung von menschenlesbaren in maschinenlesbare Daten ermöglicht. In dieser Tätigkeit unterstützen Sie die Erhebung, Strukturierung und Verwaltung wissenschaftlicher Daten und erhalten zugleich Einblicke in moderne KI-basierte Werkzeuge sowie agentenbasierte Workflows zur Literaturrecherche und Informationsextraktion.

• Durchführung wissenschaftlicher Literaturrecherchen zur Identifikation von Publikationen mit
  relevanten experimentellen Daten zu Betonwerkstoffen

• Einsatz KI-gestützter Werkzeuge und Agentensysteme zur Unterstützung der automatisierten

• Extraktion von Informationen aus wissenschaftlichen Publikationen

• Erfassung, Validierung und Strukturierung experimenteller Daten, Materialeigenschaften und
  Prüfbedingungen

• Digitalisierung von Diagrammen, Grafiken und Tabellen, sofern erforderlich

• Pflege und Weiterentwicklung einer Forschungsdatenbank, die experimentelle Ergebnisse mit den
  zugehörigen Metadaten verknüpft

Voraussetzungen zur Besetzung der ausgeschriebenen Stelle sind:

• Die Immatrikulation an einer deutschen Hochschule in einem Studiengang der
  Ingenieurwissenschaften, Computational Science, Angewandten Mathematik, Physik oder einem
  verwandten Fachgebiet; mindestens im 3. Fachsemester

• Interesse an der Entwicklung von Workflows unter Einsatz von Large Language Models (LLMs)

• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python

• Ein grundlegendes Verständnis der Mechanik oder des Materialverhaltens

Darüber hinaus sind folgende Qualifikationen von Vorteil:

• Grundkenntnisse im Umgang mit Datenbanken (z. B. SQL, SQLite, PostgreSQL oder vergleichbare
  Systeme)
• Kenntnisse im Bereich Betonwerkstoffe oder Baustoffe

• Attraktiver Standort in der Bundeshauptstadt Berlin
• Attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand
• Ein diversitätsorientiertes Arbeitsumfeld mit gelebter Chancengleichheit, in dem unterschiedliche Perspektiven geschätzt und individuelle Potenziale gefördert werden
• Eine verantwortungsvolle, interessante und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem kompetenten und kollegialen Umfeld.
• Möglichkeit der aktiven Beteiligung an der Entwicklung von Qualitäts- & Sicherheitsstandards..
• Vielseitige Aufgaben in einem dynamischen und zukunftsorientierten Markt an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsmanagementsystem bis zum 24.09.2026.
Alternativ können Sie Ihre Bewerbung zur Job-ID auch per Post an folgende Anschrift senden:

Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
Referat Z.3 - Personal
Unter den Eichen 87
12205 Berlin
www.bam.de

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.