Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung und Entwicklung innovativer KI-Ansätze für die Datenverarbeitung im Unterwasserbereich.
- Unternehmen: Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen in Bremerhaven mit innovativer Forschungsumgebung.
- Vorteile: Vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Fokus auf Diversität.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der maritimen Sicherheit mit modernster Technologie und Forschung.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in Deep Learning und Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Am Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen in Bremerhaven forschen und entwickeln wir innovative Lösungen, um die Resilienz maritimer Infrastrukturen zu stärken und sie anpassungsfähig, sicher und nachhaltig zu gestalten. In enger Zusammenarbeit mit Partnern aus Forschung, Industrie und anderen Akteuren der maritimen Sicherheit kombinieren wir technologische Innovation mit praktischer Expertise und bieten Ihnen die Möglichkeit, an wegweisenden Projekten zu arbeiten.
Was Sie erwarten können
Als Forscher in der Gruppe für Situational Awareness und Cyber Security innerhalb der Abteilung Maritime Sicherheitstechnologien werden Sie innovative KI-basierte Ansätze zur Datenverarbeitung im Unterwasserbereich erforschen und entwickeln, mit einem Fokus auf die Übertragbarkeit von Modellen des maschinellen Lernens zwischen verschiedenen hydroakustischen Sensoren (z.B. Seitenstrahlsonar, Mehrstrahl-Echolot).
Sie werden Forschungsprojekte planen und durchführen, um Strategien für Transferlernen zu entwickeln und zu evaluieren, mit dem Ziel, die Effizienz und Robustheit von KI-Modellen unter Berücksichtigung der Heterogenität von Sensordaten zu erhöhen. Dazu gehört das Design gemeinsamer Feature-Backbones, die Anwendung von Domänenanpassung und Multi-Task-Learning sowie die Vorverarbeitung von Rohdaten mithilfe von GANs oder spezialisierten Filtern.
Sie werden experimentelle Untersuchungen durchführen, Ergebnisse mit geeigneten Metriken und Visualisierungen analysieren, neue Forschungsfragen aus den Erkenntnissen ableiten und Ihre Methoden in einem experimentellen maritimen Situational Awareness-System testen. Sie werden somit aktiv zur Entwicklung flexibler, anpassungsfähiger und sicherer Sicherheitslösungen für maritime Infrastrukturen beitragen – mit einer direkten Verbindung zwischen Grundlagenforschung und praktischer Anwendung.
Ihre Aufgaben
- Entwicklung und Durchführung von Forschungen zu Transferlernstrategien für KI-Modelle im Unterwasserbereich, insbesondere hinsichtlich der Übertragbarkeit zwischen Sensoren, die auf unterschiedlichen physikalischen Prinzipien basieren
- Entwicklung und Implementierung von Algorithmen und Modellen zur Verarbeitung von Sonarbildern und Zeit-Frequenz-Darstellungen
- Anwendung und Evaluierung von Methoden wie Merkmalsextraktion, Feinabstimmung, Domänenanpassung und Multi-Task-Learning auf realen und synthetischen Datensätzen
- Durchführung von Vorverarbeitungsschritten (z.B. Beamforming, Kalibrierung, Rauschunterdrückung, Normalisierung) und Anwendung von Datentranslationstechniken (z.B. GANs)
- Entwicklung von Shared-Feature-Architekturen mit gemeinsamen Backbones und sensor-spezifischen Kopfmodulen
- Evaluierung und Visualisierung von Ergebnissen (z.B. Heatmaps, Verwirrungsmatrizen, Domänenverschiebungsmetriken) sowie Formulierung wissenschaftlicher Hypothesen
- Veröffentlichung von Ergebnissen auf internationalen Konferenzen
Was Sie für die Rolle mitbringen
- Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Studium (Master / Universitätsdiplom) in Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder einem anderen relevanten Bereich
- Tiefgehende Kenntnisse im Bereich Deep Learning (insbesondere CNNs, Transformer, Autoencoder) und deren Anwendung auf räumlich und zeitlich strukturierte Daten
- Praktische Erfahrung mit Transferlernen, Domänenanpassung und Evaluierung in komplexen Domänen
- Programmierkenntnisse in Python und C sowie Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow
- Kenntnisse in der Datenfusion, Multi-Sensor-Integration und cross-modal Architekturen
- Erfahrung mit Docker, CI/CD, Computernetzwerken und Linux-Systemen
- Gute Englischkenntnisse und die Fähigkeit, komplexe Forschungsergebnisse klar zu kommunizieren
Wir bieten
DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichheit für alle Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Entwicklung unserer Mitarbeiter sowohl persönlich als auch beruflich. Zu diesem Zweck bieten wir zahlreiche Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten an. Chancengleichheit ist uns besonders wichtig, weshalb wir den Anteil von Frauen in Wissenschaft und Management insbesondere erhöhen möchten. Bewerber mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.
Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Wenn Sie Fragen zu dieser Position (Stellen-ID 4653) haben, kontaktieren Sie bitte:
Jannis Stoppe
Tel.: +49 471 924199 43
oder
Aljoscha Windhorst
Tel.: +49 471 924199 43
Computer Scientist (f/m/x) - Transfer Learning Arbeitgeber: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Das Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen in Bremerhaven bietet Ihnen die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten, die die Resilienz maritimer Infrastrukturen stärken. Wir fördern eine offene und inklusive Arbeitskultur, die auf Vielfalt und Gleichheit setzt, und bieten zahlreiche Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten, um Ihre persönliche und berufliche Entfaltung zu unterstützen. Durch die enge Zusammenarbeit mit Partnern aus Forschung und Industrie haben Sie die Chance, an wegweisenden Lösungen im Bereich der maritimen Sicherheit mitzuwirken.
Kontaktdaten:
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Computer Scientist (f/m/x) - Transfer Learning erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der maritimen Sicherheitsbranche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar ein paar Insider-Tipps für die Bewerbung bekommen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse an ihren Projekten und wie du dazu beitragen kannst!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen im Bereich Computerwissenschaften und KI vertraut. Übe deine Antworten und sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Wir können dir helfen, deine Präsentation zu optimieren!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine passende Stelle gefunden hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt gehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Computer Scientist (f/m/x) - Transfer Learning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für diese Position interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine relevanten Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Deep Learning, Transfer Learning und Programmierung klar hervorhebst. Wir suchen nach konkreten Beispielen, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Erfahrungen und Qualifikationen einfach nachvollziehbar zu machen.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und wir sie zügig bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der Transferlernen
Mach dich mit den Konzepten des Transferlernens und der Domänenanpassung vertraut. Sei bereit, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die zeigen, wie du diese Techniken angewendet hast.
✨Praktische Programmierkenntnisse demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse in Python und C zu zeigen. Vielleicht kannst du ein kleines Projekt oder eine Herausforderung präsentieren, die du mit PyTorch oder TensorFlow gelöst hast.
✨Forschungsergebnisse klar kommunizieren
Übe, komplexe Forschungsergebnisse einfach und verständlich zu erklären. Du solltest in der Lage sein, deine Ansätze und Ergebnisse so zu präsentieren, dass auch Nicht-Experten sie nachvollziehen können.
✨Fragen zur Teamarbeit und Zusammenarbeit stellen
Bereite einige Fragen vor, die zeigen, dass du an der Zusammenarbeit mit anderen interessiert bist. Frage nach den interdisziplinären Projekten und wie das Team zusammenarbeitet, um innovative Lösungen zu entwickeln.
