Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) steht für Sicherheit in Technik und Chemie. Als wissenschaftlich-technische Bundesoberbehörde mit Sitz in Berlin leisten wir mit Forschung, Prüfung und Beratung einen wichtigen Beitrag zum Schutz von Mensch, Umwelt und Sachgütern. Als Ressortforschungseinrichtung des Bundes verbinden wir Wissenschaft mit Wirkung und tragen dazu bei, Innovationen sicher in die Praxis zu überführen.
Unsere Mitarbeitenden arbeiten interdisziplinär in einem internationalen Umfeld an der Schnittstelle von Wissenschaft, Wirtschaft und Politik.
Werden Sie Teil unseres vielfältigen Teams!
Wir bieten:
Ein attraktives und modernes Arbeitsumfeld mit hervorragender Infrastruktur und Ausstattung auf wissenschaftlich neuestem Stand
Einen Forschungs- und Entwicklungsspielraum für eigene innovative Ideen
Vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie Zugang zu hochwertigen Fortbildungsangeboten und Trainings zu Digitalisierungsthemen
Gezielten Kompetenzerwerb in Schlüsseltechnologien der Labordigitalisierung durch praxisnahe Lernformate
Möglichkeit zur aktiven Mitgestaltung von BAM-Digitalisierungsprojekten und zur Einbringung eigener Ideen für technische und digitale Innovationen
Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
Gute Vereinbarkeit von Beruf, Familie und Privatleben
Ein wertschätzendes, diversitätsorientiertes Arbeitsumfeld mit Raum für eigene Ideen, digitale Innovationen und aktive Mitgestaltung
Möglichkeiten der internen, fachübergreifenden Vernetzung u.a. in unseren interdisziplinären Digitalisierungs-Communities sowie Teilnahme an Teamevents
Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen
Job-ID: J000000279
Einsatzort: Berlin
Organisationseinheit: Referat VP.1: eScience
Tätigkeitsbereich: Wissenschaft/Forschung
Art der Anstellung: Vollzeit / Teilzeit möglich
Veröffentlicht: 28.09.2026
Ihre Aufgaben Ihre Aufgaben
Als Research Software Engineer (RSE) im Fachbereich eScience entwickeln Sie wiederverwendbare Softwarekomponenten und Dateninfrastrukturen für das Forschungsdatenmanagement der BAM.
Ein zentraler Schwerpunkt der Stelle ist die Entwicklung einer typisierten wissenschaftlichen Schema-Schicht, die es ermöglicht, wissenschaftliche Konzepte und Datenmodelle unabhängig von konkreten Forschungsdatenplattformen zu definieren und plattformübergreifend wiederzuverwenden. Sie arbeiten an der Schnittstelle von wissenschaftlicher Softwareentwicklung, Datenmodellierung, Forschungsdatenmanagement und der Integration von Datensystemen. Dabei wirken Sie von Beginn an an der Entwicklung eines neuen Softwareprodukts mit und übernehmen schrittweise technische Verantwortung für Architektur, Qualitätssicherung, Releases, Dokumentation sowie die Integration in das Forschungsdatenökosystem der BAM.
Als Mitglied der eScience-Gruppe erwartet Sie ein interdisziplinäres Umfeld mit kreativen Köpfen. Wir bieten ein breites Spektrum anspruchsvoller Aufgaben an der Schnittstelle von Informatik, Data Science und Materialforschung. Unser Team zeichnet sich durch Vielfalt und Dynamik aus. Nutzen Sie die Chance, gemeinsam mit internationalen, jungen und innovativen Fachkräften die Digitalisierung der Materialforschung aktiv mitzugestalten.
Konzeption, Entwicklung und Pflege wiederverwendbarer Softwarekomponenten zur strukturierten Darstellung, Validierung und Verarbeitung wissenschaftlicher Daten und Metadaten
Entwicklung typisierter wissenschaftlicher Datenmodelle und Schemata, einschließlich physikalischer Größen und Einheiten, kontrollierter Vokabulare, Beziehungen, Validierungsregeln und semantischer Annotationen
Mitarbeit an einer modularen, Python-basierten Softwarearchitektur, die wissenschaftliche Fachmodelle von plattformspezifischen Implementierungen trennt
Entwicklung von Schnittstellen, Adaptern und Transformationsmechanismen für Forschungsdatensysteme wie openBIS, NOMAD, InvenioRDM sowie weitere Forschungsdateninfrastrukturen und Standards
Entwicklung von APIs, Import-/Exportmechanismen, Parsern, KI-Integrationen sowie automatisierten Workflows zur Datenverarbeitung und Datenaufnahme
Sicherstellung der Softwarequalität durch automatisierte Tests, Code Reviews, Dokumentation, reproduzierbare Entwicklungsprozesse und Continuous Integration
Enge Zusammenarbeit mit Forschenden, weiteren RSEs, Datenmanager*innen und Fachexpert*innen zur Überführung wissenschaftlicher Anforderungen in robuste technische Lösungen
Schrittweise Übernahme technischer Verantwortung für das Softwareprodukt, einschließlich Release-Management, Priorisierung von Entwicklungsaufgaben, Architekturentscheidungen, Bearbeitung von Nutzeranforderungen sowie nachhaltiger Weiterentwicklung
Ihre Qualifikationen Ihre Qualifikationen
Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Informatik, Data Science, Scientific Computing, Physik, Mathematik, Bioinformatik, Ingenieurwissenschaften oder einer vergleichbaren einschlägigen Fachrichtung
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, nachgewiesen durch die Entwicklung wissenschaftlicher, datenorientierter oder vergleichbarer Software
Erfahrung im Umgang mit strukturierten wissenschaftlichen oder technischen Daten sowie in der Entwicklung oder Anwendung von Datenverarbeitungs-, Analyse- oder Integrationspipelines
Gute Kenntnisse moderner Softwareentwicklungspraktiken wie Versionsverwaltung mit Git, automatisiertes Testen, Code Reviews, Dokumentation und reproduzierbare Entwicklungsprozesse
Erfahrung mit Linux-basierten Entwicklungsumgebungen und Kommandozeilenwerkzeugen
Kenntnisse in der Integration von KI-/LLM-basierten Werkzeugen für Datenverarbeitung und -analyse, nachgewiesen durch Projekte, Forschung, Berufserfahrung oder entsprechende praktische Weiterbildung
Kenntnisse der strukturierten Datenmodellierung, z. B. Datenmodelle oder Schemata, SQL-/NoSQL-Datenbanken, REST-APIs, JSON, XML oder vergleichbare Technologien
Fähigkeit, wissenschaftliche oder fachspezifische Anforderungen gemeinsam mit Forschenden zu analysieren und in technische Softwarekonzepte zu überführen
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; gute Deutschkenntnisse oder die Bereitschaft, diese weiterzuentwickeln
Erfahrung mit CI/CD, Software-Paketierung sowie Veröffentlichung von Softwarebibliotheken sind wünschenswert
Erfahrung mit wissenschaftlichen Workflows, Hochleistungsrechnen (HPC) oder Cloud-Umgebungen sind wünschenswert
Erfahrung in kollaborativen und Open-Source-Softwareentwicklungsprojekten sind von Vorteil
Verständnis für die Prinzipien nachhaltiger und wiederverwendbarer Forschungssoftware, insbesondere Wartbarkeit, Nachvollziehbarkeit, Interoperabilität und Reproduzierbarkeit sind wünschenswert
Kenntnisse im Forschungsdatenmanagement und der FAIR-Prinzipien sind von Vorteil
Kenntnisse wissenschaftlicher Datenmodellierung, kontrollierter Vokabulare oder der Entwicklung von Datenschemata sind von Vorteil
Kenntnisse von Forschungsdatenplattformen, Repositorien oder elektronischen Laborbüchern wie openBIS, NOMAD, InvenioRDM oder vergleichbaren Systemen sind von Vorteil
Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit und Kooperationsbereitschaft, Flexibilität sowie konzeptionelle, strategische und innovative Denkfähigkeit
We show an excerpt and a link, and the full text when the source allows it. Brands and logos shown belong to their owners.
