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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Physiker/in, Mathematiker/in, Materialwissenschaftler/in o.ä. (w/m/d)

Ulm 3500 - 4900 € / Monat (geschätzt) Kein Home Office möglich

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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Auf einen Blick

Aufgaben: Forschung und Entwicklung in KI-Sicherheit, speziell für sicherheitskritische Anwendungen.
Arbeitgeber: Institut für KI-Sicherheit, kooperiert mit LMU München und Princeton University.
Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, starke Forschungsinfrastruktur, Möglichkeit für Auslandsaufenthalte.
Warum dieser Job: Arbeiten Sie an der Spitze der KI-Forschung und Materialwissenschaften in einem dynamischen, interdisziplinären Team.
Gewünschte Qualifikationen: Master/Diplom in Natur- oder Ingenieurwissenschaften, Erfahrung in relevanten Forschungsbereichen, gute Englischkenntnisse.
Andere Informationen: Möglichkeit, Forschungsergebnisse international zu präsentieren.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 3500 - 4900 € pro Monat.

Das Institut für KI-Sicherheit erbringt Forschungs- und Entwicklungsleistung im Bereich KI-bezogener Methoden, Prozesse, Algorithmen und Ausführungsumgebungen. Schwerpunkt ist die Gewährleistung von Betriebs- und Angriffssicherheit KI-basierter Lösungen in ambitionierten Anwendungsklassen. „Safety and Security by Design” ist dabei ein zentraler Aspekt, über welchen auch die Anforderungen sicherheitskritischer Anwendungen erfüllt werden können, die zukünftig auf KI fußen bzw. KI-basierte Komponenten als Lösungsbausteine aufgreifen.

Die Arbeitsschwerpunkte des Instituts liegen in den folgenden Bereichen:

Entwicklungsprozesse und -Methoden für sicherheitskritische KI-Anwendungen
robuste und zuverlässig absicherbare KI-Methoden und -Algorithmen
Betriebs- und Angriffssicherheit für KI-basierte Anwendungen
Absicherung und Nutzung sensibler Datenbestände
Ausführungsumgebungen für KI-Anwendungen
innovative Rechenmethoden

In einem gemeinsamen Projekt mit dem Institut für Materialphysik im Weltraum bauen wir die Helmholtz-Nachwuchsgruppe DataMat auf. Dabei kombinieren wir die Theorie der weichen Materie mit künstlicher Intelligenz.

Unser Ziel ist es, Materialien zu entwerfen, die als unmöglich galten – indem wir grundlegende Erkenntnisse über neue Zustände der Materie in realen Anwendungen umsetzen. Genauer gesagt zielen wir auf multifunktionale Mikrostrukturen ab mit Hilfe zuverlässiger Methoden des maschinellen Lernens. Um dieses Ziel zu erreichen, arbeiten wir eng zusammen mit der LMU München und Princeton University. Jetzt suchen wir Sie, um ein Teil der Teams zu werden. Sie haben die Möglichkeit, zusammen mit führenden Wissenschaftlern auf einem sich rasch entwickelnden Forschungsgebiet zu arbeiten. Das DLR bietet dabei flexible Arbeitsbedingungen und eine starke Forschungsinfrastruktur für ein solch interdisziplinäres Projekt und es besteht die Möglichkeit eines Auslandsaufenthalts an der Princeton University.

Ihre Aufgabe wird es sein:

neue Arten von kurz- und weitreichender Ordnung zu entdecken, zu charakterisieren und nutzbar zu machen.
zuverlässige Methoden des maschinellen Lernens zu entwickeln, um Materialeigenschaften vorherzusagen und zu optimieren.
Ihre Ergebnisse in wissenschaftlichen Fachzeitschriften zu veröffentlichen und auf internationalen Konferenzen zu präsentieren.

abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni) der Naturwissenschaften (z. B. Physik oder Mathematik) oder der Ingenieurswissenschaften (z. B. aus den Bereichen der Materialwissenschaften) oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge. erste Erfahrung in mindestens einem der Forschungsgebiete der Helmholtz-Nachwuchsgruppe, zum Beispiel in statistischer Physik, der Theorie der weichen Materie, zu maschinellem Lernen, in der stochastischen Geometrie und räumlichen Statistik, oder zu Hyperuniformität und photonischen Bandlücken erste Erfahrung in interdisziplinärer wissenschaftlicher Forschung

Gewünschte Qualifikationen

Beherrschung der englischen Sprache in Wort und Schrift gute analytische Fähigkeiten und Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python) vielversprechende wissenschaftliche Leistungen

Payment

Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe E13 TV EntgO Bund.