Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom [Uni/TH]) der Fachrichtung Informatik oder des Ingenieurwesens, der Physik, Mathematik oder vergleichbarer Fachrichtungen mit vertieften Kenntnissen im IT-Bereich Ausgeprägte mathematische und analytische Fähigkeiten Ausgeprägtes Interesse an der Straßenbautechnik sowie an der messtechnischen Zustandsanalyse und Sensorik Gute Programmierkenntnisse gängiger Sprachen, insb. im Kontext der Datenauswertung und Machine Learning (z. B. Python, Julia, C/C++ etc.) Erfahrungen mit Bibliotheken des Machine Learning und Deep Learning (z. B. scikit-learn, TensorFlow, CUDA) Erste Erfahrungen mit Tools zum Management, Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen (z. B. Datenbanken, FiftyOne) Erste Erfahrungen mit modernen Entwicklungs-, Versionierungs- und Automatisierungs-Tools (z. B. VS CODE, git, docker, Kubernetes) Darstellungsvermögen, insbesondere Fähigkeit zur Aufbereitung komplexer wissenschaftlicher Sachverhalte für die Entwicklung von Konzepten Fähigkeit zur Zusammenarbeit Bereitschaft zur Verantwortungsübernahme Präsentationskompetenz Fähigkeit zum vernetzten Denken Gute Ausdrucksweise in Wort und Schrift in Deutsch (C1 nach GER) und Englisch (B2 nach GER) Bereitschaft zu mehrtägigen Dienstreisen