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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine Learning-Lösungen für nicht-terrestrische Kommunikationssysteme.
- Arbeitgeber: DLR Institut für Kommunikation und Navigation, führend in der Forschung.
- Mitarbeitervorteile: Praktische Erfahrung, Zugang zu modernster Technologie und Unterstützung durch Experten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Satellitenkommunikation mit innovativen Machine Learning-Ansätzen.
- Gewünschte Qualifikationen: Gute Kenntnisse in Machine Learning und Programmierfähigkeiten erforderlich.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1500 - 2000 € pro Monat.
Das DLR-Institut für Kommunikation und Navigation widmet sich der missionsorientierten Forschung in ausgewählten Bereichen der Kommunikation und Navigation. Die Arbeit reicht von den theoretischen Grundlagen bis zur Demonstration neuer Verfahren und Systeme in einer realen Umgebung und ist in die Programme von DLR in den Bereichen Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr, Sicherheit und Digitalisierung eingebettet.
Was Sie erwartet
Die Gruppe für fortgeschrittene Informationsverarbeitung zielt darauf ab, modernste theoretische Ergebnisse in reale Anwendungen innerhalb von Informationsverarbeitungssystemen zu übertragen. Die Expertise der Gruppe reicht von Quantenfehlerkorrektur bis hin zu Smart Data Management und erforscht neueste Kommunikationstheorien wie semantische Kommunikation und das Alter von Informationen, um die Grenzen der Datennutzung und -verbreitung zu erweitern.
Ihre Aufgaben
- In dieser Thesis wird der Kandidat Lösungen für maschinelles Lernen für nicht-terrestrische Kommunikationssysteme entwerfen.
- Der Schwerpunkt liegt auf der Implementierung der Empfangskette für ein IoT - Low Earth Orbit (LEO) Satellitenszenario.
- Die Thesis zielt darauf ab, die aktuellen Empfangsalgorithmen zu verbessern, indem maschinelle Lernmodelle in etablierte Signalverarbeitungslösungen integriert werden, insbesondere in herausfordernden Szenarien, in denen herkömmliche Algorithmen an ihre Leistungsgrenzen stoßen.
Ihr Profil
- Gute Kenntnisse der Prinzipien des maschinellen Lernens
- Vorherige Erfahrung in der Implementierung und dem Testen von ML-Algorithmen
- Gute Programmierkenntnisse sind von Vorteil
- Hintergrund in Satellitenkommunikationssystemen
- Ausgezeichnete akademische Leistungen
Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Wenn Sie Fragen zu dieser Position (Stellen-ID 4775) haben, kontaktieren Sie bitte: Dr. Estefania Recayte Tel.: +49 (0)8153 - 28 2327
Master Thesis in Machine Learning for connectivity in Non-Terrestrial Networks 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: Master Thesis in Machine Learning for connectivity in Non-Terrestrial Networks
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Fragen, die du im Vorstellungsgespräch stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über die Position und das Team zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich darauf vor, deine bisherigen Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Zeig, wie deine Kenntnisse in Machine Learning direkt auf die Herausforderungen der Stelle angewendet werden können.
✨Tipp Nummer 3
Netzwerke mit Leuten aus der Branche! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu knüpfen und mehr über die neuesten Trends in der Satellitenkommunikation zu erfahren.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, dass deine Bewerbung gesehen wird und wir dich schnell kennenlernen können.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master Thesis in Machine Learning for connectivity in Non-Terrestrial Networks
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben!: Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir die DLR Institute of Communications and Navigation genau an. Verstehe, was sie machen und wie deine Masterarbeit in ihre Projekte passt. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei klar und präzise!: Wenn du deine Motivation und Qualifikationen beschreibst, sei direkt und auf den Punkt. Wir lieben es, wenn Bewerbungen gut strukturiert sind und die wichtigsten Informationen schnell erkennbar sind. Denk daran, wir haben viele Bewerbungen zu lesen!
Zeig deine Leidenschaft für Machine Learning!: Erzähle uns von deinen Erfahrungen mit Machine Learning und wie du diese in der Praxis angewendet hast. Wenn du konkrete Beispiele aus Projekten oder Studien hast, bring sie ein! Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.
Bewirb dich über unsere Website!: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen. Das macht es für uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass deine Unterlagen nicht verloren gehen. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Maschinenlernen
Mach dich mit den grundlegenden Prinzipien des maschinellen Lernens vertraut. Sei bereit, deine Kenntnisse über Algorithmen und deren Implementierung zu erläutern. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, bei denen du ML-Algorithmen implementiert hast. Erkläre, welche Herausforderungen du dabei überwunden hast und wie deine Lösungen zur Verbesserung beigetragen haben. Das macht deinen Beitrag greifbar.
✨Informiere dich über Satellitenkommunikation
Da die Position einen Fokus auf Satellitenkommunikationssysteme hat, solltest du dich über aktuelle Trends und Technologien in diesem Bereich informieren. Zeige dein Interesse und Verständnis für die Herausforderungen, die mit IoT und LEO-Satelliten verbunden sind.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Erwartungen und Ziele des DLR Instituts zu erfahren. Fragen zu den aktuellen Projekten oder der Teamdynamik sind immer gut!