Informatiker, Mathematiker, Data Scientist, o.ä.

• Forschung und Entwicklung erklärbarer maschineller Lernverfahren zur Steigerung von Nachvollziehbarkeit und Transparenz von KI-Verfahren für menschliche Anwender
• Umsetzung und prototypische Implementierung der Methoden und Modelle in Python und dessen Frameworks für maschinelle Lernverfahren, wie PyTorch oder Keras/Tensorflow (o.ä.)
• Durchführung und wissenschaftliche Auswertung von numerischen Experimenten zur Validierung der entwickelten Methoden auf verschiedenen Datensätzen und zum Vergleich mit bestehenden Algorithmen
• Dokumentation der neu entwickelten Algorithmen in Form von Softwaredokumentation und wissenschaftlichen Beiträgen in Fachzeitschriften oder auf Konferenzen
• Ermittlung von neuen Forschungsfeldern durch den intensiven Austausch mit weiteren Anwendungsdomänen
• inhaltliche Unterstützung bei der Einwerbung von Forschungsprojekten/Drittmittelnfachliche Betreuung von Praktikanten, Hilfskräften sowie Bachelor- und Masterstudierenden

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) in Informatik, Mathematik, Statistik, oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge
• Fachkenntnisse in Bereich Datenanalyse, Zeitreihenanalyse, Maschinelles Lernen, Deep Learning, künstliche Intelligenz oder verwandten Gebieten
• Erfahrung in der Modellierung / Entwicklung / Implementierung von maschinellem Lernverfahren, insbesondere aus dem Bereich XAI
• Erste Erfahrungen in der selbstständigen und eigenverantwortlichen Bearbeitung von komplexen Forschungsarbeiten
• Praktische Programmierkenntnisse (Python, o.ä.; Erfahrungen mit Frameworks wie Tensorflow/Keras oder PyTorch sind vorteilhaft)Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

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.