Job
- Level
- Erfahren
- Job Feld
- IT, Data, Security
- Anstellung
- Teilzeit / Vollzeit
- Vertragsart
- Befristetes Dienstverhältnis
- Ort
- Bremerhaven
- Arbeitsmodell
- Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Position entwickelst du KI-gestützte Transfer-Learning-Ansätze für die Verarbeitung hydroakustischer Sensordaten und evaluierst die Robustheit von Machine-Learning-Modellen in maritimen Anwendungen.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- Als neues Teammitglied in der Gruppe Lagebild und Cybersicherheit der Abteilung maritime Sicherheitstechnologien erforschst und entwickelst du innovative KI-basierte Ansätze zur Datenverarbeitung in der Unterwasserdomäne, mit Fokus auf die Übertragbarkeit von Machine-Learning-Modellen zwischen unterschiedlichen hydroakustischen Sensoren (z. B. Seitensichtsonar, Multibeam-Echolot, Side-Scan-Sonar).
- Du planst und realisierst Forschungsprojekte zur Entwicklung und Evaluation von Transfer-Learning-Strategien, um die Effizienz und Robustheit von KI-Modellen unter Berücksichtigung der Heterogenität von Sensordaten zu steigern.
- Dazu zählen die Konzeption von gemeinsamen Feature-Backbones, die Anwendung von Domain Adaptation und Multi-Task-Learning sowie die Vorverarbeitung von Rohdaten mittels GANs oder spezieller Filter.
- Du führst experimentelle Untersuchungen durch, analysierst Ergebnisse mit geeigneten Metriken und Visualisierungen, leitest aus den Erkenntnissen neue Forschungsfragen ab und erprobst die Arbeit in einem experimentellen maritimen Lagebildsystem.
- Du trägst damit aktiv zur Entwicklung flexibler, anpassungsfähiger und sicherer Sicherheitslösungen für maritime Infrastrukturen bei - mit direkter Verbindung von Grundlagenforschung und praktischer Anwendung.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom) der Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder einer anderen relevanten Fachrichtung.
Qualifikationen
- Fundierte Kenntnisse in Deep Learning (insbesondere CNNs, Transformers, Autoencoders) und deren Anwendung auf zeit- und räumlich strukturierte Daten.
- Kenntnisse in Datenfusion, Multisensor-Integration und Cross-Modal-Architekturen.
Erfahrung
- Praktische Erfahrung mit Transfer Learning, Domain Adaptation und der Evaluation in komplexen Domänen.
- Programmierkenntnisse in Python und C, sowie Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow.
- Erfahrung mit Docker, CI/CD, Rechnernetzen und Linux-SystemenGute Englischkenntnisse und die Fähigkeit, komplexe Forschungsergebnisse klar zu kommunizieren.
Unser Angebot
- Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).
- 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.
Benefits
Work-Life-Integration
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt eV.
Das DLR ist das führende Forschungszentrum für Luft- und Raumfahrt sowie die Raumfahrtagentur der Bundesrepublik Deutschland. Rund 8.700 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter forschen gemeinsam an einer einzigartigen Vielfalt von Themen in Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr, Sicherheit und Digitalisierung.
Description
- Unternehmensgröße
- 250+ Employees
- Unternehmenstyp
- Etablierte Firma
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Branche
- Land-, Forstwirtschaft
Dev Reviews
by devworkplaces.com
Gesamt
(1 Bewertung)3.4
Workingconditions
4.2Career Growth
2.8Engineering
3.1Culture
3.5
Informatiker - Transfer Learning
- Ort
- Bremerhaven
- Arbeitsmodell
- Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
