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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Software für multidisziplinäre Simulationen in Luftfahrt und Energie.
- Arbeitgeber: Das Institut für Softwaremethoden zur Produkt-Virtualisierung in Dresden ist führend in der Luftfahrttechnologie.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, moderne Technologien und ein kreatives Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Luftfahrt mit spannenden Projekten und einem starken Fokus auf Innovation.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder Diplom in Informatik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften erforderlich.
- Andere Informationen: Die Vergütung erfolgt bis Entgeltgruppe 13 TVöD, je nach Qualifikation.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43000 - 67000 € pro Jahr.
Das Institut für Softwaremethoden zur Produkt-Virtualisierung in Dresden beschäftigt sich mit der Entwicklung softwaretechnischer Grundlagen zur Realisierung der DLR-Luftfahrt-Vision des Virtuellen Produkts auf Basis von hochgenauen mathematisch-numerischen Beschreibungen.
Das erwartet dich
Die Abteilung Simulationsumgebungen entwickelt Methoden und Software zur effizienten, multidisziplinären Analyse und Optimierung für Anwendungen aus den Bereichen Luftfahrt, Windenergie und Verkehr. Die Zielsetzung ist eine konsistente digitale Produktbeschreibung in den gewünschten, problemspezifischen physikalischen Modellierungstiefen. Für hochauflösende Simulationsverfahren werden Methoden und Algorithmen konzipiert und implementiert, die auf modernen Hochleistungsrechnern skalieren.
Du erforschst und entwickelst zukunftsweisende Methoden und Software, um skalierbare, multidisziplinäre Analysen und Optimierungen unter Verwendung der HPC-Infrastruktur FlowSimulator und deren Simulations-Plugins durchzuführen. Das Ziel der Arbeit ist die Konzeption und Entwicklung eines modularen und skalierbaren Netzdatenmanagements im HPC-Ökosystem FlowSimulator für multidisziplinäre Simulationen und Optimierungen. Im Rahmen der Stelle legst du Wert auf die Zukunftsfähigkeit der zu entwickelnden Methoden und auf eine qualitätsgesicherte Bereitstellung der Software-Module.
Deine Aufgaben
- Du analysierst Schlüssel-Softwarebausteine im HPC-Ökosystem FlowSimulator anhand von ausgewählten Testfällen. Dabei stellst du Forschungs- und Entwicklungsbedarfe in Bezug auf das Netzdatenmanagement in Verbindung mit fortschrittlichen multidisziplinären Algorithmen fest.
- Du konzipierst, implementierst und bewertest Programmierschnittstellen und Datenstrukturen zur Verarbeitung von netzbasierten Kopplungsdatensätzen für die multidisziplinäre Analyse und Optimierung. Im Fokus stehen dabei eine durchgehend HPC-parallele Ausführbarkeit sowie die Weiterentwicklung der Methodik für numerische Approximationen höherer Ordnung für hocheffiziente gekoppelte Produktanalysen und -optimierungen.
- Du integrierst und erweiterst State-of-the-Art MDAO-Frameworks wie GEMSEO und OpenMDAO zur multidisziplinären Steuerung des FlowSimulator-Ökosystems.
- Mit prototypischen Anwendungen demonstrierst du die entwickelten MDAO-Fähigkeiten für ausgewählte Szenarien aus Luftfahrt, Verkehr und Windenergie.
- Für eine professionelle Softwareentwicklung stellst du eine Qualitätskontrolle mit systematischen, automatisierten Tests auf mehreren Ebenen (Unit-, Integrations- und Systemtests) her und dokumentierst die Softwaremethoden und -prozesse.
Das bringst du mit
- abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) der Informatik, der Mathematik, der Ingenieurwissenschaften (z. B. Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau) oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge
- Kenntnisse aus der Entwicklung von numerischen Simulationsmethoden wie Finite-Elemente/Discontinuous-Galerkin, Finite-Volumen oder Finite-Differenzen aus Strömungs-, Strukturmechanik oder anderen Disziplinen
- gute Kenntnisse in angewandter Informatik und Mathematik
- gute Programmierkenntnisse in C++ oder Fortran sowie Python
- Kenntnisse paralleler Programmierung
- Fähigkeit zur Teamarbeit und zur eigenständigen, termingebundenen Erledigung von Aufgaben
Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2277) beantwortet dir gerne:
Arthur Stück
Tel.: +49 351 210718 104
Informatiker/in, Ingenieur/in o. ä. (w/m/d) - Multidisziplinäres Simulationsdatenmanagement Arbeitgeber: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Kontaktperson:
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Informatiker/in, Ingenieur/in o. ä. (w/m/d) - Multidisziplinäres Simulationsdatenmanagement
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Luftfahrt- oder Ingenieurbranche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu Entscheidungsträgern bei uns herstellen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich der multidisziplinären Simulationen. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du über die neuesten Entwicklungen Bescheid weißt und wie diese für unsere Projekte relevant sein könnten.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor, indem du deine Programmierkenntnisse in C++, Fortran und Python auffrischst. Sei bereit, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und numerischen Simulation demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen. Dies ist besonders wichtig, da wir großen Wert auf Zusammenarbeit legen, um innovative Lösungen zu entwickeln.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Informatiker/in, Ingenieur/in o. ä. (w/m/d) - Multidisziplinäres Simulationsdatenmanagement
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Stellenbeschreibung: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Notiere dir Schlüsselbegriffe und Fähigkeiten, die für die Position wichtig sind.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifischen Anforderungen der Stelle eingeht. Hebe relevante Erfahrungen und Kenntnisse hervor, die du in Bezug auf die Entwicklung von Simulationsmethoden und Programmierung hast.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in C++, Fortran und Python klar darstellst. Erwähne auch deine Erfahrungen mit paralleler Programmierung und numerischen Simulationsmethoden.
Füge relevante Projekte hinzu: Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die mit den Aufgaben der Stelle übereinstimmen, beschreibe diese in deinem Lebenslauf. Zeige, wie du Methoden und Software entwickelt hast, die für multidisziplinäre Analysen und Optimierungen relevant sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien und Methoden vertraut, die im HPC-Ökosystem FlowSimulator verwendet werden. Zeige während des Interviews, dass du die Grundlagen der numerischen Simulationsmethoden und Programmiersprachen wie C++, Fortran und Python beherrschst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und im Netzdatenmanagement demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Teamarbeit betonen
Da Teamarbeit eine wichtige Rolle spielt, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit in multidisziplinären Teams parat haben. Erkläre, wie du zur Erreichung gemeinsamer Ziele beigetragen hast und welche Kommunikationsstrategien du verwendet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich der multidisziplinären Analyse oder nach den Herausforderungen, die das Team derzeit bewältigt.
