Studentische Aushilfe - Machine Learning - System Engineering / Admin, Ingenieur

sind die Anforderungen auf Seiten der Nutzer, technologische Entwicklungen, und der von EU, EUSPA oder ESA definierte Bedarf. Die System- und Validierungsarbeiten werden überwiegend vom Kompetenzzentrum allein durchgeführt. Die Technologieentwicklung auf Modul- und Subsystemebene sind Kooperationen mit den Instituten des DLR, externen Partnern und der Industrie. Im Rahmen dieser Tätigkeit beschäftigst du dich mit modernen Methoden des Machine und Deep Learning im Anwendungsfeld der Raumfahrt. Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse komplexer technischer Zeitreihendaten sowie auf der Entwicklung, Evaluierung und Integration geeigneter Verfahren für praxisnahe Fragestellungen. Dabei arbeitest du sowohl an der Umsetzung anwendbarer Machine-Learning-Pipelines für bestehende Simulationsumgebungen oder hardware-nahe Systeme als auch an der wissenschaftlichen Untersuchung anspruchsvoller ML-Methoden und -Architekturen. Ein besonderer Fokus liegt auf Verfahren des unsupervised und semi-supervised learning, insbesondere zur Analyse, Modellierung und Bewertung von Zeitreihendaten. ## Deine Aufgaben - Evaluierung und Validierung ausgewählter Machine- und Deep-Learning-Methoden anhand verfügbarer Datensätze und Benchmarks

• Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung anwendbarer ML-Pipelines für Zeitreihendaten
• Integration und Deployment entwickelter Lösungen in bestehende Simulationsumgebungen und/oder hardware-nahe Systeme
• Wissenschaftliche Analyse und Bewertung fortgeschrittener ML-Konzepte, Methoden und Architekturen hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit in der Raumfahrtdomäne
• Selbstständige Einarbeitung in neue wissenschaftliche Fragestellungen sowie Erarbeitung relevanter Literatur und Methoden
• Aufbereitung, Dokumentation und Präsentation von Ergebnissen

Mitarbeit an wissenschaftlichen Publikationen ## Das bringst du mit - Immatrikulation in einem wissenschaftlichen Masterstudium, vorzugsweise in Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science, Luft- und Raumfahrt oder einem vergleichbaren naturwissenschaftlich-technischen Studiengang

• Gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, bevorzugt Python
• Erfahrung im Umgang mit Versionskontrolle und modernen Entwicklungsprozessen, idealerweise mit Git und CI/CD
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Solide Kenntnisse in Statistik sowie in Machine Learning und Deep Learning
• Idealerweise erste Erfahrungen mit fortgeschrittenen Themen wie Federated Learning, Explainable AI, Anomaly Detection in Time Series oder Self-Supervised Learning
• Idealerweise Kenntnisse oder praktische Erfahrung in der Analyse von Zeitreihendaten
• Idealerweise erste Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten, beispielsweise durch Seminar-, Projekt- oder Abschlussarbeiten sowie beim Verfassen wissenschaftlicher Texte
• Idealerweise mit der Bewerbung Code-Beispiele, ein Git-Repository oder andere Nachweise praktischer Programmiererfahrung einreichen Die Vergütung erfolgt ja nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 3/5 TVÖD Bund. ## 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 4836) beantwortet dir gerne: Nils-Holger Kaul Tel.: 08153 283448 Beginn der Veröffentlichung: Interne Ausschreibungsfrist endet am