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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung und Entwicklung von KI-Methoden für Erdbeobachtungsmissionen.
- Arbeitgeber: Das DLR ist ein führendes Forschungsinstitut in Deutschland mit Fokus auf Erdbeobachtung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Veröffentlichung deiner Forschung.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten mit Quantencomputern und gestalte die Zukunft der Erdbeobachtung.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder Promotion in Naturwissenschaften oder Informatik, Erfahrung in Quantum Computing und Machine Learning.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Präsentation auf internationalen Konferenzen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Das Institut für Methodik der Fernerkundung ist ein Institut des DLR mit Standorten in Oberpfaffenhofen bei München, Berlin-Adlershof und Neustrelitz in Mecklenburg-Vorpommern. Zusammen mit dem Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum bildet das Institut das Earth Observation Center EOC, das Kompetenzzentrum für Erdbeobachtung in Deutschland.
Die Abteilung EO Data Science des Instituts für Methodik der Fernerkundung entwickelt moderne Signalverarbeitungs- und KI-Verfahren für gegenwärtige und zukünftige Erdbeobachtungsmissionen. Die Aufgaben beinhalten die wissenschaftliche Forschung auf dem Thema Künstliche Intelligenz für die Erdbeobachtung sowie in der Initiierung, Durchführung und Management von wissenschaftlichen und innovativen Projekten. Die zu bearbeitenden Aufgaben bestehen zum einen in der eigenen wissenschaftlichen Forschung zur Implementierung von Erdbeobachtungsanwendungsfällen auf integrierten Quantencomputern. Zum anderen soll dies konkret im EU geförderten EUROHPCQ Integrations-Projekt „LUMI-Q“ umgesetzt werden. In diesem Projekt wird ein Quantencomputer an das LUMI-Datencenter in Finnland angeschlossen. Wir werden dabei die Software, die während der HPC-QC-Integration erstellt wird, für die von uns entwickelten Anwendungsfälle im Bereich der Erdbeobachtung testen und entsprechend weiterentwickeln.
Deine Aufgaben:
- Erstellung von Anforderungsanalysen sowie (Weiter-)Entwicklung und experimentelle Analyse von Algorithmen des Quantum Machine Learnings (QML) und deren Anwendung auf EO-Daten
- Simulation und Implementierung von Quanten Algorithmen auf High-Performance-Computing Systemen wie z.B. terrabyte
- wissenschaftliche Projektarbeit im EUROHPCQ Integrations-Projekt „LUMI-Q“
- Übernahme der wissenschaftlichen Projektleitung und Projektverantwortung
- Erstellung des Projektberichts, insbesondere Zusammenfassung der Forschungsergebnisse und der erreichten Ziele
- Präsentation und Diskussion der Forschungsergebnisse auf Konferenzen, Tagungen o.ä. auf nationaler und internationaler Ebene
- Publikation der Forschungsergebnisse in geeigneten Publikationsorganen
Das bringst du mit:
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Uni-Diplom/Master) der Naturwissenschaften (z.B. Mathematik, Physik) oder Computerwissenschaften (z.B. Informatik, Quanteninformatik) oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge und ggf. Promotion im Bereich Quantum Computing in der Erdbeobachtung
- Mehrjährige Erfahrungen in den Bereichen Quantum Computing (QC) und Machine Learning (ML)
- Mehrjährige Erfahrung im Umgang mit Quantum-Software und -Hardware
- Gute Programmierkenntnisse in einer Entwicklungssprache (C/C++ oder Python)
- Mehrjährige Erfahrung im Verfassen, Vorstellen und Präsentieren wissenschaftlicher Arbeiten
- Erfahrung im Bereich Geoinformatik, Fernerkundung oder Erdsystemmodellierung
- Kenntnisse im Bereich des High-Performance Computing (HPC)
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1269) beantwortet dir gerne: Dr. Anja Rösel
Tel.: +49 8153 28 4330
Naturwissenschaftler/in, Computerwissenschaftler/in (w/m/d) - Forschung, Ingenieur Arbeitgeber: Get in Engineering
Kontaktperson:
Get in Engineering HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Naturwissenschaftler/in, Computerwissenschaftler/in (w/m/d) - Forschung, Ingenieur
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits im Bereich der Erdbeobachtung oder Quanteninformatik arbeiten. Oftmals können persönliche Kontakte wertvolle Informationen über offene Stellen oder den Bewerbungsprozess liefern.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Quantum Machine Learning und Erdbeobachtung. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Forschung hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf deine Programmierkenntnisse in C/C++ oder Python beziehen. Du könntest gebeten werden, spezifische Probleme zu lösen oder Algorithmen zu erklären, also übe dies im Voraus.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, deine bisherigen Forschungsprojekte und deren Ergebnisse klar und präzise zu präsentieren. Übe deine Präsentationsfähigkeiten, da dies ein wichtiger Teil der Rolle ist und du möglicherweise auf Konferenzen sprechen musst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Naturwissenschaftler/in, Computerwissenschaftler/in (w/m/d) - Forschung, Ingenieur
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, wie z.B. Kenntnisse in Quantum Computing und Machine Learning. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe deine mehrjährigen Erfahrungen im Bereich Quantum Computing und Machine Learning hervor. Nenne konkrete Projekte oder Arbeiten, die du durchgeführt hast, um deine Eignung zu untermauern.
Präzise Dokumentation: Bereite alle erforderlichen Dokumente vor, einschließlich deines Lebenslaufs, der Zeugnisse und eventuell einer Publikationsliste. Achte darauf, dass alles aktuell und gut strukturiert ist.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Fähigkeiten zur Forschung im Bereich Erdbeobachtung beitragen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Get in Engineering vorbereitest
✨Verstehe die Forschungsprojekte
Informiere dich im Voraus über die aktuellen und zukünftigen Projekte des Instituts, insbesondere das EUROHPCQ Integrations-Projekt 'LUMI-Q'. Zeige dein Interesse und Verständnis für die spezifischen Herausforderungen und Ziele dieser Projekte.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Quantum Machine Learning und High-Performance Computing. Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen und Kenntnisse in diesen Bereichen detailliert zu erläutern und konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen.
✨Präsentiere deine Forschungsergebnisse
Sei bereit, über deine bisherigen wissenschaftlichen Arbeiten zu sprechen. Übe, wie du deine Ergebnisse klar und prägnant präsentieren kannst, und bereite dich darauf vor, Fragen dazu zu beantworten, wie deine Forschung zur Erdbeobachtung beiträgt.
✨Zeige Teamfähigkeit und Projektmanagementfähigkeiten
Da die Position auch Projektleitung umfasst, betone deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit im Team und im Management von Projekten. Gib Beispiele, wie du erfolgreich Projekte geleitet hast und welche Methoden du verwendet hast, um die Ziele zu erreichen.
