> Markdown version of [/jobs/ext/4713424-promotionsstelle-improving-motion-simulation-experience-using-reinforcement-learning-anwendungsentwicklung-forschung-ingenieur](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4713424-promotionsstelle-improving-motion-simulation-experience-using-reinforcement-learning-anwendungsentwicklung-forschung-ingenieur). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Promotionsstelle "Improving Motion Simulation Experience using Reinforcement Learning" - Anwendungsentwicklung, Forschung, Ingenieur - **Company:** Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. - **Location:** Weßling, Germany - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** C++ (Programming Language), Python (Programming Language), Machine Learning, Software Engineering, Information Technology - **Published:** November 14, 2026 - **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5964309588 ## About the Role Entwicklung eines RL basierten MCA, der den bisherigen erweitert, beispielsweise um die Nutzung eines Modells des Vestibulärsystems, die Betrachtung von mehr als sechs Achsen und die Berechnung im Gelenkwinkelraum anstelle des kartesischen Raums ## Das bringst du mit - abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik oder Ingenieurswissenschaften - fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning - Programmierkenntnisse in C++, Python - Erfahrungen im Bereich Bewegungssimulation Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen! Fragen zu dieser Position (Kennziffer 5991) beantwortet dir gerne: Dr. Andreas Seefried Tel.: +49 8153 28 2470 ## Description jeder Mensch unterschiedlich empfindet, ist die Suche nach einem immersiven Motion Cueing Algorithmus und dessen Parametrisierung ein herausforderndes Unterfangen. ## Deine Aufgaben - Einarbeitung in den bestehenden RL-MCA - Durchführung einer Recherche, wie die Simulationsgüte quantifiziert werden kann - Erstellung einer Metrik zur Quantifizierung der Simulatorgüte - gegebenenfalls Durchführung von Studien zur Bestätigung der Metrik mit verschiedenen MCA - Entwicklung von Methoden zur schnellen Parametrisierung des Reinforcement Learning MCA