Informatiker/in - Echtzeitdatenfusion

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Bremerhaven, Germany
yesterday

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
German, English

Job location

Bremerhaven, Germany

Tech stack

Geographic Information Systems
Artificial Intelligence
C++
CMake
Continuous Integration
Data Structures
Database Development
Programming Tools
Python
Software Architecture
Sensor Fusion
Software Engineering
Data Processing
GIT
Information Technology
Docker
Unsupervised Learning

Job description

Artificial Intelligence (AI) C C++ CI/CD (Continuous Integration/Delivery) CMake Docker

+5 Top

Am Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen in Bremerhaven erforschen und entwickeln wir innovative Lösungen, um die Resilienz maritimer Infrastrukturen zu stärken und diese anpassungsfähig, sicher und nachhaltig zu gestalten. In enger Zusammenarbeit mit Partnern aus Forschung, Wirtschaft und weiteren Akteuren der maritimen Sicherheit verbinden wir technologische Innovation mit praxisnaher Expertise und bieten dir die Chance, an zukunftsweisenden Projekten mitzuarbeiten., * Konzeption und Durchführung von Forschungsarbeiten zur Fusion von Radar-, Schiffsbewegungs- und anderen Daten zur Erkennung von Sicherheitsanomalien im maritimen Raum

  • Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für die Anomalieerkennung in Zeitreihen- und Geodaten, insbesondere mit Unsupervised Learning, Autoencoders und Active Learning
  • Durchführung der Datenaufbereitung und -fusion aus heterogenen Quellen, inklusive Zeit- und Raumalignment sowie Datenqualitätskontrolle
  • Validierung der Modelle an Datensätzen aus Feldexperimenten und Langzeitmessungen
  • Veröffentlichung der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen

Requirements

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom) der Informatik, Software Engineering oder einer anderen relevanten Fachrichtung
  • Gute Kenntnisse in maschinellem Lernen, insbesondere in Unsupervised Learning, Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse und der Anwendung auf Sensordaten
  • Erfahrung in der Entwicklung effizienter Algorithmen und Datenstrukturen für datenintensive Echtzeitanwendungen
  • Praktische Erfahrung in der Sensordatenfusion, der Analyse großer, heterogener Datensätze und der Integration von Geodaten und Zeitreihen
  • Programmierkenntnisse in C++ und Python, sowie Erfahrung mit Datenstrukturen, Algorithmen, Software-Architekturen und Entwicklungswerkzeugen (z. B. cmake, git, Docker, CI/CD)
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie die Fähigkeit, komplexe Forschungsergebnisse klar und präzise zu kommunizieren, Anwendungsentwicklung Datenbankentwicklung/BI Studienfächer Informatik Informationstechnik Abschluss Bachelor Master/Diplom Auszeichnungen

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