Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Algorithmen zur Analyse von Verkehrsdaten aus Luft- und Satellitenbildern.
- Unternehmen: Forschungsinstitut für Fernerkundung mit innovativer Technologie und interdisziplinärem Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Veröffentlichung deiner Ergebnisse.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und internationaler Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Verkehrs mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich, Erfahrung mit Python und Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Das Remote Sensing Technology Institute ist ein DLR-Institut mit Standorten in Oberpfaffenhofen bei München, Berlin-Adlershof und Neustrelitz in Mecklenburg-Vorpommern. Zusammen mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt bildet das Institut das Earth Observation Center EOC, das Kompetenzzentrum für Erdbeobachtung in Deutschland.
Was Sie erwartet:
Die Fernerkundung, mit ihren verschiedenen Sensoren und Plattformen, ist eine wertvolle Datenquelle für die Verkehrsforschung. Ganze Städte und Regionen können im großen Maßstab erfasst und hinsichtlich verkehrsbezogener Fragestellungen analysiert werden. Das Institut für Fernerkundungsmethodik erwirbt regelmäßig Luftbilder mit den Flugzeugen und Hubschraubern der DLR-Forschungsflotte sowie mit institutseigenen Kamerasystemen. Darüber hinaus hat das Institut Zugang zu hochauflösenden Satellitenbildern. Um diese Sensorsysteme optimal zu nutzen, werden Methoden und Algorithmen zur automatischen Extraktion von Verkehrsobjekten und Verkehrsflächen entwickelt.
Diese innovativen Algorithmen spielen beispielsweise eine Rolle bei der Entwicklung von hochgenauen, detaillierten Karten für das automatisierte Fahren oder bei der Verbesserung mikro- und makroskopischer Verkehrsmodelle. Neuartige Deep-Learning-Algorithmen erzielen vielversprechende Ergebnisse, die weiter verbessert und an die jeweilige Aufgabe angepasst werden können.
Ihre Aufgaben:
- Weiterentwicklung von Deep-Learning-Algorithmen (KI-Methoden) für die Anwendung auf hochauflösenden Luft- und Satellitendaten zur Erfassung von Verkehrsflächen, einschließlich ihrer Funktionen (z.B. Straßen, Zufahrtswege, Radwege usw.)
- Entwicklung eines vorbetrieblichen Softwareprozessors, einschließlich KI-Algorithmen, für die großflächige Kartierung von Verkehrsflächen
- Validierung der Ergebnisse unter Verwendung unabhängiger Datensätze und Genauigkeitsbewertungen der entwickelten Methoden
- Zusammenarbeit mit Projektpartnern zur Nutzung der Daten zur Beantwortung verkehrswissenschaftlicher Fragestellungen
- Wissenschaftliche Veröffentlichung der Ergebnisse und Präsentation auf nationalen und internationalen Konferenzen
Ihre Fähigkeiten:
- Abgeschlossenes akademisches Hochschulstudium (Diplom/Master) in Informatik, maschinellem Lernen oder einem vergleichbaren Studienfeld
- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (insbesondere PyTorch)
- Praktische Erfahrung mit modernen Computer Vision- und Deep-Learning-Modellen wie CNNs und Transformern
- Erfahrung in der Anwendung von KI-Methoden und der Optimierung der Leistung hinsichtlich Genauigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team, starke Problemlösungs-, Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
- Gute Englischkenntnisse (B2-Niveau oder höher)
- Erfahrung im Umgang mit Fernerkundungsdaten und GIS-Software (z.B. ArcGIS, QGIS) ist von Vorteil
Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Wenn Sie Fragen zu dieser Position (Stellen-ID 4830) haben, kontaktieren Sie bitte: Dr. Stefan Auer Tel.: +49 8153 28 1829
Computer scientist for traffic area segmentation (f/m/d) Arbeitgeber: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Das Remote Sensing Technology Institute bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der innovative Technologien zur Verkehrsbereichssegmentierung entwickelt werden. Mit einem starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit und kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten fördert das Institut die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von einer modernen Arbeitskultur und der Möglichkeit, an bedeutenden wissenschaftlichen Projekten teilzunehmen, die einen direkten Einfluss auf die Verkehrsforschung haben.
Kontaktdaten:
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Computer scientist for traffic area segmentation (f/m/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Verkehrs- und KI-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam herausfinden, wer dir bei deiner Jobsuche helfen kann!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Deep Learning und Computer Vision übst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren, damit du selbstbewusst auftrittst!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Erstelle ein Portfolio, das deine Fähigkeiten in Python und Deep Learning demonstriert. Lass uns zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass dein Portfolio beeindruckt und deine Stärken hervorhebt.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen und gemeinsam an innovativen Lösungen zu arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Computer scientist for traffic area segmentation (f/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für diese Position interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine relevanten Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrung mit Deep Learning klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der sich mit modernen Algorithmen auskennt, also zeig uns, was du drauf hast!
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Erfahrungen und Qualifikationen darzustellen. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für den Job bist.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen. Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du alle wichtigen Informationen bereitstellst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Fernsensorik und den Algorithmen für maschinelles Lernen vertraut. Zeige im Interview, dass du die Technologien, die das Institut verwendet, verstehst und wie sie zur Analyse von Verkehrsdaten beitragen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere im Bereich Deep Learning und Computer Vision. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle eine enge Zusammenarbeit mit anderen erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Teamdynamik beigetragen hast und welche Rolle du in interdisziplinären Gruppen gespielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Institut. Frage nach den aktuellen Projekten oder Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist.
