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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) - KI-gestützte Modellierung von Quartiersmobilität
- Standort
- Berlin
- Remote
- Vor Ort
- Anstellungsart
- Vollzeit, Teilzeit, Befristet/Zeitarbeit
- Erfahrung
- Mid-Level
- Bereich
- Design, Gestaltung & Architektur
vor 22 Tagen
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) - KI-gestützte Modellierung von Quartiersmobilität
Stellenbeschreibung
Kennziffer:5303 Arbeitsort:Berlin Eintrittsdatum:01.10.2026 Karrierestufe:Berufserfahrene Beschäftigungsgrad:Teilzeit, Vollzeit Dauer der Beschäftigung:Zunächst befristet auf 2 Jahre, eine Verlängerung wird angestrebt
Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).
Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer rund 12.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!
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.
Das erwartet dich
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.
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