Informatiker/in, Mathematiker/in, Statistiker/in, Data Scientist o. ä. (w/m/d)

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Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit

Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!



Für unser Institut für Datenwissenschaften in Jena suchen wir eine/n


Informatiker/in, Mathematiker/in, Statistiker/in, Data Scientist o. ä. (w/m/d)

Forschung und Entwicklung maschineller Lernverfahren zur präzisen und robusten Detektion von Anomalien in sequentiellen Daten


Das erwartet Sie:

Die Stelle ist im Institut für Datenwissenschaften in Jena angesiedelt und wird der Abteilung Datenanalyse und -intelligenz, Gruppe Maschinelles Lernen zugeordnet.

 

Der Schwerpunkt des DLR-Instituts für Datenwissenschaften liegt darin, Lösungen für die neuen Herausforderungen der Digitalisierungsära zu finden. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Bereiche Datenmanagement, Datenanalyse und Datengewinnung. Entsprechend der thematischen Ausrichtung des Instituts wurden drei Abteilungen eingerichtet.

 

In der Abteilung Datenanalyse und -intelligenz werden Methoden entwickelt und angewandt, die die Analyse komplexer und großer Datensätze ermöglichen. Hier wird auf Verfahren des Maschinellen Lernens, der Kausalen Inferenz sowie domänenspezifisches Prozesswissen zurückgegriffen. Zur Steigerung des Technologietransferpotentials werden bei der Anwendungsentwicklung Human Factors wie Akzeptanz berücksichtigt.

 

Die Gruppe Maschinelles Lernen hat die wissenschaftliche Zielstellung innovative lernbasierte Methoden zur Analyse realwertiger Daten zu entwickeln. Dazu werden in Kooperation mit anderen DLR-Instituten praktische Anwendungsfälle mittels maschineller Lernverfahren untersucht. Ein Schwerpunkt der Forschungsarbeit der Gruppe liegt in der Detektion von anormalen Verhalten oder Unregelmäßigkeiten in sequentiellen Daten, die beispielsweisen bei realen oder simulierten Sensoren erfasst werden. Der/der Stelleninhaber/in soll im Rahmen diverser Projekte aus Luftfahrt, Raumfahrt oder Energie die Expertise der Gruppe im Bereich Anomalieerkennung unterstützen, stärken und erweitern. Ausgehend von bestehenden Methoden, sollen maschinelle Lernverfahren zur präzisen, schnellen und robusten Detektion von Anomalien in Datenströmen erforscht, entwickelt und verbessert werden. Die entsprechenden Verfahren sind auf die Sensitivität für verschiedene Arten von Trainingsdaten zu untersuchen und zu bewerten. Ein Fokus liegt hierbei darin, sowohl sich mit den aktuellen Methoden vertraut zu machen, als auch diese bezüglich der Anwendbarkeit auf spezielle Anwendungsfälle des DLRs zu untersuchen. Gerade bei diesen anwendungsspezifischen Fragestellungen wird es nötig sein, nach besseren Methoden als die bestehenden zu forschen. Dies soll durch die Weiterentwicklung von bestehenden oder gänzlich neuen Verfahren ermöglicht werden. Diese neuen Methoden sollen idealerweise schließlich für den praktischen Einsatz zur Analyse von Daten in Demonstratoren oder Simulationen implementiert werden.


Dabei hält er/sie engen Kontakt mit anderen DLR Instituten, um die jeweiligen spezifischen Einsatzgebiete z. B. im Bereich der Luft- und Raumfahrt, sowie Energie zu verstehen und passende Verfahren zu entwickeln.

 

Die Stelle ist eingerichtet, um den wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn im Bereich der Anomalieerkennung mittels maschineller Lernverfahren zu erweitern. Hierbei handelt es sich um Grundlagen- und angewandte Forschung. Im Rahmen der ausgeschriebenen Position kann bei entsprechender Eignung auch eine Promotion durchgeführt werden. Die Arbeitsgruppe steht in enger Kooperation mit mehreren DLR-Instituten sowie mit Partnern der Friedrich-Schiller-Universität Jena.


Das erwarten wir von Ihnen:

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni) in Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science 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
  • 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)
  • Freude an der Arbeit im wissenschaftlichen Umfeld
  • Bereitschaft zur Erweiterung des Wissensstandes und -spektrums
  • Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Forschungserfahrung in oben genannten Bereichen vorteilhaft


Unser Angebot:

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 Ihnen 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.


Weitere Angaben:

Eintrittsdatum: sofort

Dauer: 3 Jahre 

Beschäftigungsgrad: Vollzeit (Teilzeit möglich)

Vergütung: Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD

Kennziffer: 94775


Kontakt: 

Dr. Julia Fligge-Niebling Institut für Datenwissenschaften 

Tel.: 03641 30960 152





DLR - Helmholtz / Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt



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Deadline: 2024-08-31
Location: Germany, Jena, Thüringen
Categories: Data Science, informatics, Mathematician, Mathematics, Statistican, Statistics,

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