Data Engineer Intermediate – GIS2BIM (Python, SQL & IFC/BIM)_#3516
Deloitte Consulting GmbH
Ansprechpartner: S. B.
Berlin, Deutschland
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Beschreibung
Bewerbungs-/Angebotsfrist: 11.11.2026, 10:00 Uhr
WICHTIGER HINWEIS ZUR COMPLIANCE: Aufgrund interner Compliance-Vorgaben bitten wir ausschließlich um Angebote für Ressourcen im direkten Anstellungsverhältnis bei Ihnen bzw. Ihren Subunternehmern. Keine selbstständigen externen Fachkräfte (Freelancer / 1-Personen-GmbH, -UG, -GbR etc.). Vertragsart: Dienstleistungsprojekt. Freelancer/Ein-Personen-Gesellschaften AUSGESCHLOSSEN.
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Projektrahmenbedingungen
Einsatzort: Berlin; vollständig remote (100% remote)
Laufzeit: 23.11.2026–31.07.2027; ca. 8,24 Monate Umfang: 60 PT davon 60 remote, 0 Onsite = 100,00% remote (2026: 20 PT; 2027: 40 PT)
Auslastung: Durchschnitt ca. 1,68 Tage/Woche (60 PT / 35,86 Wochen)
Onshore: Deutschland (Besondere Vorgabe: Entwicklungen müssen innerhalb der EU stattfinden) Sprache / gefordertes
Sprachniveau: Deutsch – Muttersprache (C2)
Konditionen – Pflichtangaben für Kandidaten: Für die weitere Bearbeitung Ihrer Bewerbung sind diese Angaben zwingend erforderlich:
Bitte nennen Sie Ihre gewünschte Abrechnungsart sowie Ihren Stunden- oder Tagessatz, jeweils getrennt für Remote und Onsite. Geben Sie außerdem an, ob Reisekosten enthalten sind oder separat berechnet werden. Bei separater Berechnung nennen Sie bitte die Höhe bzw. die Berechnungsgrundlage.
- Konditionen / Abrechnungsart (Stunden- oder Tagessatz)
- Stundensatz Remote (EUR/Stunde) und Stundensatz Onsite (EUR/Stunde)
- Oder Tagessatz Remote (EUR/Tag) und Tagessatz Onsite (EUR/Tag)
- ggf. Reisekosten
1.1 Projekt-/Verfahrenskontext
- Das Fördermittelprojekt „GIS2BIM“ reichert bestehende digitale Planungs- und Geodaten mit Informationen aus Masttafeln an (z. B. Mastnummer, -typ, -länge, Höheninformationen), um diese für die automatisierte Erstellung/Erweiterung von BIM-Modellen im IFC-Format nutzbar zu machen. Hierzu werden Informationen automatisierbar mittels OCR aus PDF-Dokumenten extrahiert. Ziel ist die prototypische Entwicklung einer belastbaren Datenpipeline sowie die automatisierte Erstellung qualitätsgesicherter IFC-Modelle.
1.2 Projektstruktur Entwicklungen finden innerhalb der EU statt (Fördermittelprojekt). Projektsprache ist Deutsch. Verwendete Technologien: Python, SQL, IFC/BIM, IfcOpenShell, OCR, GIS-Daten, Cloud-Datenplattformen (Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake). DB-User wird gestellt.
3.1 Scope
- Analyse der Geodatenbestände, Masttafeln, BIM-Datenstrukturen, Python-Skripte und IFC-Modellstrukturen.
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Datenpipelines zur automatisierten Datenaufnahme/-verarbeitung.
- Verarbeitung von PDF-Dokumenten (OCR-gestützte Texterkennung & Tabellenauswertung), Transformation, Validierung und Bereinigung.
- Extraktion relevanter Informationen aus Masttafeln, Zuordnung zu Geodaten und Plausibilisierung.
- Erweiterung/Anpassung bestehender Skriptkomponenten zur automatisierten IFC-Modellgenerierung mit IfcOpenShell.
- Qualitätssicherung, Erstellung und Prüfung von IFC-Ausgabedateien sowie technische Dokumentation.
Wichtiger Hinweis zur Qualifikation:
Für eine Berücksichtigung im Auswahlverfahren müssen alle aufgeführten Muss- sowie Soll-Kriterien zwingend und lückenlos erfüllt sein. Angebote von Kandidaten, die nicht sämtliche Anforderungen zu 100 % abdecken, können leider nicht weiterverfolgt werden.
4.1 Muss-Anforderungen – 100 % zwingend zu erfüllen
M1: Praktische Erfahrung in der Durchführung komplexer Datenanalysen mit Python (inkl. Aufbereitung, Validierung und Ergebnisdarstellung); Nachweis durch Erfahrungslevel in Jahren: Intermediate (> 3 Jahre Erfahrung).
M2: Praktische Erfahrung mit SQL zur Abfrage, Aufbereitung und Integration strukturierter Daten; Nachweis durch 4 Referenzen.
M3: Praktische Erfahrung im Einsatz von IfcOpenShell zur Erstellung von IFC-BIM-Modellen; Nachweis durch 1 Referenz.
M4: Praktische Erfahrung in der Verarbeitung von Infrastruktur- und Geodaten; Nachweis durch 1 Referenz. M5: Zertifizierung in einer cloudbasierten Datenmanagement-Lösung (Databricks, Snowflake oder Fabric); Nachweis durch Zertifikat.
4.2 Soll-Anforderungen
S1 (70%): Tiefgehende Kenntnisse in Koordinatensystemen und Koordinatentransformationen; Nachweis durch akademischen Hochschulabschluss (Mathematik oder Physik).
S2 (30%): Erfahrung mit OCR-Verfahren zur automatisierten Extraktion strukturierter Daten; Nachweis durch 1 Referenz.