Lead Spatial Data & Geospatial Engine Architect (m/w/d) (Geoinformatiker/in)

Lead Spatial Data & Geospatial Engine Architect (m/w/d) Position: Technische Leitung Geoinformatik, Data-Pipelines & PostGIS-Architektur Gesellschaft: IRIS - Institut für raumbezogene Infrastruktur und Raumforschung gGmbH Anstellung: Vollzeit, Teilzeit oder agile Projekt-Entwicklung Standort: Deutschlandweit / Remote Über das Vorhaben: Als technologischer Kern des Iris Instituts verarbeitet unsere Geodaten-Engine bundesweite Kataster-, Netz- und Untergrunddaten. Wir automatisieren das Scraping behördlicher Geoportale (WFS/WMS), aggregieren Vektor- und Satellitendaten (InSAR/TIR) und entwickeln räumliche Algorithmen, um Vorhabenberichte, Restriktionsprüfungen und Eignungs-Dossiers auf Knopfdruck bereitzustellen. Ihre Aufgaben: - Architektur & Core-Engine: Konzeption, Implementierung und Skalierung der zentralen Geodatenbank-Infrastruktur auf Basis von PostgreSQL / PostGIS. - Automatisierte Daten-Ingestion: Entwicklung robuster ETL- und Scraping-Pipelines (Python, OWSLib, GDAL) zur kontinuierlichen Anbindung amtlicher Geodienste (WFS, WMS, GeoJSON) von BGR, Vermessungs- und Landesämtern. - Multi-Layer-Verschneidungen: Programmierung hochperformanter räumlicher SQL-Algorithmen (GiST-Indizes, ST-Funktionen) zur Verschneidung von Flurstücken (ALKIS), Restriktionszonen (WHG, Naturschutz), Stromtrassen, Gasleitungen und Aquiferen. - Document-Mining: Technische Integration von Vision- und KI-Parsern zur Extraktion strukturierter Messwerte aus historischen Bohrloch- und Laborberichten. - Dossier- & Karten-Automatisierung: Automatisierte Generierung kartografischer Anlagen und strukturierter Datenberichte für Vorprüfungen und Gutachten. Ihr Anforderungsprofil: - Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Geoinformatik, Informatik, Vermessungswesen / Geodäsie, Data Science oder vergleichbare Praxiserfahrung im Geospatial-Bereich. - Exzellente Kenntnisse in PostgreSQL / PostGIS sowie performantem Spatial-Query-Design. - Sicherer Umgang mit Python und Bibliotheken wie GeoPandas, Shapely, GDAL/OGR und OWSLib. - Verständnis der deutschen Geodatenstandards (ALKIS, ATKIS, INSPIRE) sowie Koordinatenreferenzsystemen (ETRS89/UTM, Gauß-Krüger). - Pragmatische, lösungsorientierte Arbeitsweise und Affinität zu cloudbasierten Open-Source-Architekturen. - Fließende Deutschkenntnisse zur sicheren Interpretation behördlicher Daten- und Metadatenstrukturen. Was wir bieten: - Eigenverantwortlicher Aufbau einer hochmodernen Geodaten-Infrastruktur auf der grünen Wiese. - Maximale Flexibilität durch 100 % Remote-Work und agile Arbeitsmodelle. - Vergütung in Anlehnung an TVöD E13–E15 bzw. marktübliche Tech-Sätze mit Perspektive im Ökosystem. Bitte richten Sie Ihre Unterlagen zusammengefasst in einem PDF-Dokument per E-Mail an: [email protected]