Student/in (w/m/d) - Agentenbasierte Simulation aktiver Mobilität - IT, Entwicklung, Forschung

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 Verkehrsmärkte und -angebote untersuchen wir Verkehrsmärkte und entwickeln bedarfsgerechte und nutzerorientierte Verkehrsdienstleistungen für Personen und Waren. Du bist Teil des Teams „Gestaltung des ÖPNV und intermodaler Angebote“, dessen Schwerpunkt auf der Forschung zur Gestaltung von Verkehrsangeboten unter Berücksichtigung von Akzeptanz und Präferenzen möglicher Nutzer/innen liegt.

Wir sind Teil des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Sonderforschungsbereichs (SFB) „Data-driven agile planning for responsible mobility“ (AgiMo), einem interdisziplinären Forschungsverbund, in dem ein komplett neues Set konsistenter wissenschaftlicher Methoden für Mobilitätsplanung und -management inkl. eines datenoffenen „AgiMo Digital Twin“ als Unterstützung vielfältige Aufgaben der Mobilitätsplanung erarbeitet werden soll.

Du unterstützt innerhalb des DFG-Sonderforschungsbereichs AgiMo unsere Arbeiten zum Thema "Advancing agent-based transportation models to better represent active mobility" mit dem Ziel, die Abbildung von Fahrrad- und Fußverkehr in der agentenbasierten Verkehrssimulation MATSim ( zu verbessern. Hiermit tragen wir dazu bei, Planungsmaßnahmen rund um aktive Mobilität im AgiMo Digital Twin realistisch zu erfassen und Wirkungen abschätzen zu können. Du testest systematisch neue Komponenten der Verkehrssimulation MATSim, managst Simulationsläufe auf der DLR-Rechenserverinfrastruktur und analysierst realitätsnahe Anwendungen der neuen Methoden.

Deine Aufgaben

• unterstützende Arbeiten im Rahmen des Projekts "Advancing agent-based transportation models to better represent active mobility" zur Weiterentwicklung agentenbasierter Verkehrssimulationsmodelle für Rad- und Fußverkehr
• Konzipieren und Implementieren von Tests zur Überprüfung von neuen Fähigkeiten der Simulation zur Abbildung von Rad- und Fußverkehr
• systematische Durchführung von Simulationsläufen auf Basis der DLR-Rechenserverinfrastruktur und deren Auswertung sowie Dokumentation
• offene Kommunikation und genaue Beschreibung der Arbeitsergebnisse

Das bringst du mit

• Studium in einem technischen Bachelor-Studiengang (z.B. Verkehrsingenieurwesen, Informatik)
• solide Kenntnisse in der (objekt orientierten) Programmierung, vorzugsweise Java, sowie Interesse, diese zu vertiefen
• Kenntnisse einer Skriptsprache zur Datenanalyse (bspw. R oder Python)
• erste praktische Kenntnisse in der agentenbasierten Verkehrsmodellierung und -simulation (insb. MATSim) und Interesse, diese Kenntnisse auszubauen
• Erfahrung mit Versionsverwaltungssystemen (z.B. Git) und mit der kollaborativen Erstellung von Berichten (z.B. in LaTeX bzw. Overleaf)
• sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache (C1) und gute Kenntnisse der deutschen Sprache (B1)
• hohe Zuverlässigkeit und strukturierte Arbeitsweise, sehr gute Kommunikations- und Teamfähigkeit und Interesse an der Arbeit in interdisziplinären Teams
• Interesse an Mobilitätsthemen (insb. Rad- und Fußverkehr)

Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 4116) beantwortet dir gerne:

Dr. Dominik Ziemke

[email protected]