Job
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- Unbefristetes Dienstverhältnis
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- Jena
- Arbeitsmodell
- Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Position entwickelst du Methoden zur kausalen Inferenz und statistischer Analyse dynamischer Systeme, implementierst Algorithmen in Python und evaluierst deren Leistung auf umfangreichen Datensätzen.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- In der Abteilung DW-DAI 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.
- Die Gruppe "Kausale Inferenz" hat die wissenschaftliche Zielstellung, zu einem datengetriebenen Verständnis komplexer dynamischer Prozesse beizutragen.
- Zu diesem Zwecke entwickelt die Gruppe Methoden und Software aus den Bereichen kausale Inferenz und statistisches Lernen und wendet diese an.
- Dabei verfolgt die Gruppe einen anwendungsgetriebenen Ansatz.
- Neben einer engen Zusammenarbeit mit den AnwenderInnen der Methoden bedeutet dies, aus den Anwendungen heraus Bedarfe zu identifizieren und diese Bedarfe durch gezielte Weiterentwicklungen der Methoden zu adressieren.
- Ein spezieller Fokus der Gruppe liegt auf Zeitreihendaten.
- Darüber hinaus arbeitet die Gruppe im Bereich des quantenmaschinellen Lernens.
- Literaturrecherchen mit dem Ziel, Methoden und Software aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und dynamische Systeme kritisch zu bewerten und für die eigene Arbeiten nutzbar zu machen (Ist-Analyse).
- Ausarbeitung von Konzepten zur (Weiter-)Entwicklung von Algorithmen zur datengetriebenen Analyse dynamischer Systeme und Ursachenanalyse, z.B. für sogenannte Root Cause Analyse.
- Umsetzung der Konzepte durch Implementierung der Algorithmus in Python Software, sowie die Anwendung der implementierten Algorithmen auf synthetisch erzeugte Testdatensätze und/oder Realdatensätze.
- Evaluation der Leistungsfähigkeit der Algorithmen durch systematische Auswertung der Ergebnisse der Anwendung der Algorithmen anhand geeigneter Metriken (z.B. Sensitivität, Spezifität, Rechendauer, etc.).
- Dokumentation der Implementierung, der Anwendungen und der Evaluation der Leistungsfähigkeit der Algorithmen.
- Prüfung der Arbeitsergebnisse in Hinblick auf Patentierbarkeit und ggf. (Mit-)Arbeit im Prozess der Patentbeantragung.
- Aufbereitung der Arbeitsergebnisse in Form von wissenschaftlichen Beiträgen zur Einreichung bei Fachjournalen und/oder wissenschaftlichen Präsentationen zur Vorstellung auf Konferenzen, Workshops, Messen, etc.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) in Mathematik, Physik, Statistik, Informatik, Datenwissenschaften oder einem anderen für die Tätigkeit relevanten Studiengang.
Qualifikationen
- Fachkenntnisse in den Bereichen dynamische Systeme und statistische Modellierung.
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python.
- Sehr gute englische Sprachkenntnisse in Schrift und Wort.
Erfahrung
- Erste Erfahrung in der Bearbeitung von Forschungsaufgaben, vorzugsweise mit Schwerpunkten dynamische Systeme sowie statistische und kausale Modellierung.
- Erfahrung in der Erstellung von wissenschaftlichen Publikationen.
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
Arbeitgeber-Reviews
von devworkplaces.com
Gesamt
(1 Bewertung)3.4
Career Growth
2.8Workingconditions
4.2Engineering
3.1Culture
3.5
Datengetriebene Analyse dynamischer Systeme
- Ort
- Jena
- Arbeitsmodell
- Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
