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