Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Doktorand/in (w/m/d) im Bereich Verkehrssicherheit und Digitalisierung [V000009526]

Unser Profil

Die Gruppe Verkehrssicherheit am Institut für Straßenwesen (ISAC) der RWTH Aachen konzentriert sich auf die Verbesserung der Verkehrssicherheit durch Forschung in den Bereichen Verkehrsfluss, Straßengestaltung und Unfallanalyse. Unser interdisziplinäres Team integriert Ingenieur- und Verhaltenswissenschaften, um innovative Lösungen zur Reduzierung von Unfällen und zur Steigerung der Verkehrseffizienz zu entwickeln. Wir unterhalten aktive Kooperationen mit nationalen und internationalen Partner/innen.
Das Projekt SEEclear zielt darauf ab, ein innovatives Softwaretool für eine effektive Geschwindigkeitsüberwachung im Stadtverkehr zu entwickeln. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Standortdaten und fortschrittlicher Analytik wird die Software datenbasierte Empfehlungen geben, wo und wie die Geschwindigkeit kontrolliert werden sollte. Dies wird dazu beitragen, sowohl die Verkehrssicherheit als auch die Umweltbedingungen zu verbessern.

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Verkehrstechnik, Bauingenieurwesen, Informatik, Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen.
• Starkes Interesse und fundierte Kenntnisse in den Bereichen Verkehrssicherheit, Datenanalyse und/oder maschinelles Lernen.
• Vertrautheit mit statistischen und maschinellen Lerntechniken; vorherige Erfahrung mit Algorithmen wie Random Forests, DBSCAN oder Entscheidungsbäumen ist von Vorteil.
• Gute Programmierkenntnisse in Python, R oder ähnlichen Sprachen und Erfahrung mit Datenanalysesoftware.
• Kenntnisse in der Verkehrssimulation und in geografischen Informationssystemen (GIS) sind von Vorteil.
• Ausgezeichnete englische Kommunikationsfähigkeiten (schriftlich und mündlich).
• Fließende Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
• Selbstständig, proaktiv, problemlösungsorientiert und Freude an der Arbeit in interdisziplinären Teams.

Ihre Aufgaben

• Durchführung von Forschungsarbeiten im Bereich Verkehrssicherheit mit Schwerpunkt auf fortgeschrittener Datenanalyse, maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung zur Ermittlung optimaler Geschwindigkeitskontrollstrategien.
• Entwicklung, Implementierung und Validierung von Modellen für maschinelles Lernen zur Analyse von Verkehrs- und Sicherheitsdaten.
• Aufbereitung, Verarbeitung und Analyse verschiedener Datensätze (Verkehrsmessungen, Unfallstatistiken, Infrastrukturdaten, demografische Informationen).
• Durchführung von Validierungen mit gesammelten lokalen Verkehrsdaten und historischen Daten, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der entwickelten Modelle sicherzustellen.
• Arbeiten Sie eng mit lokalen Gemeinden, Polizeidienststellen und Industriepartner/innen zusammen, um die Forschungsergebnisse in realen Szenarien anzuwenden.
• Veröffentlichen Sie Ihre Ergebnisse in wissenschaftlichen Fachzeitschriften und präsentieren Sie Ihre Forschung auf einschlägigen Konferenzen und Workshops.
• Unterstützung des Projektmanagements, einschließlich Fortschrittsberichterstattung und Organisation von Sitzungen.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum 01.07.2025 zu besetzen und befristet zunächst auf 3 Jahre.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle mit Dreiviertel der regelmäßigen Wochenarbeitszeit.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.