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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung im Bereich quantenmaschinelles Lernen und Entwicklung innovativer Methoden in Python.
- Arbeitgeber: DLR-Institut für Datenwissenschaften in Jena mit Fokus auf Digitalisierung.
- Mitarbeitervorteile: Praktische Erfahrung, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Mitgestaltung der Zukunft.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und arbeite an cutting-edge Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Laufendes Studium in Physik, Mathematik oder Informatik und Kenntnisse in Quantencomputing.
- Andere Informationen: Tolle Karrierechancen und ein kreatives Arbeitsumfeld warten auf dich!
Der Schwerpunkt des DLR-Instituts für Datenwissenschaften in Jena liegt darin, Lösungen für die neuen Herausforderungen der Digitalisierungsära zu finden. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Bereiche Datenmanagement, Datenanalyse und Datengewinnung.
Das erwartet dich:
- In der Abteilung Datenanalyse und -intelligenz werden Methoden entwickelt und angewandt, die die Analyse komplexer und großer Datensätze ermöglichen. Hier wird auf Verfahren des maschinellen Lernens, der kausalen Inferenz sowie domänenspezifisches Prozesswissen zurückgegriffen.
- Zur Steigerung des Technologietransferpotentials werden bei der Anwendungsentwicklung Human Factors wie Akzeptanz berücksichtigt.
- Die Arbeitsgruppe Kausale Inferenz hat zum Ziel, zu einem datengetriebenen Verständnis komplexer dynamischer Prozesse beizutragen. Dazu entwickelt die Gruppe Methoden und Software aus den Bereichen kausale Inferenz, statistisches Lernen und quantenmaschinelles Lernen.
- Wir bieten dir im Rahmen unserer Arbeitsgruppe die Möglichkeit, an einem unserer Forschungsprojekte mitzuarbeiten.
Deine Aufgaben:
- Literaturrecherchen zum Thema quantenmaschinelles Lernen mit dem Ziel, neue experimentelle und theoretische Methoden kritisch zu bewerten und neue Ansätze bzw. Lösungsansätze für die eigene Arbeit abzuleiten.
- Umsetzung und prototypische Implementierung von eigenen oder vorhandenen Methoden des quantenmaschinellen Lernens in Python.
- Wissenschaftliche Auswertung und Interpretation der Ergebnisse und Vergleich mit bestehenden Verfahren.
- Test und Dokumentation der Arbeit.
- Unterstützung beim Verfassen von Berichten.
Das bringst du mit:
- Laufendes Studium der Physik, Mathematik, Informatik oder einer verwandten Fachrichtung.
- Grundlegende Kenntnisse im Bereich Quantencomputing.
- Grundlegende Kenntnisse im maschinellen Lernen, insbesondere im "Deep Learning".
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
- Gute Englischkenntnisse.
- Praktische Programmierkenntnisse in Python.
Voraussetzung für die Einstellung beim DLR ist die Sicherheitsüberprüfbarkeit nach dem Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG) sowie die Bereitschaft für eine Sicherheitsüberprüfung nach §8 ff. SÜG.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3490) beantwortet dir gerne: Andreas Gerhardus Tel.: +49 3641 30960 144
Student/in (w/m/d) - Physik, Informatik, Mathematik o. Ä. 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: Student/in (w/m/d) - Physik, Informatik, Mathematik o. Ä.
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Fragen, die du im Vorstellungsgespräch stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über das Team und die Projekte zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Quantencomputing und maschinelles Lernen beziehen. Wir sollten sicherstellen, dass du deine Kenntnisse in Python und den relevanten Methoden überzeugend präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 3
Netzwerke mit anderen Studierenden oder Fachleuten in deinem Bereich. Oft erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Stellen oder erhält wertvolle Tipps für die Bewerbung.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtige Stelle gelangt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Student/in (w/m/d) - Physik, Informatik, Mathematik o. Ä.
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für diese Position interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Sei präzise und strukturiert: Halte deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die Anforderungen erfüllst und gut organisiert bist.
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse im Bereich Quantencomputing und maschinelles Lernen deutlich machst. Zeige uns konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast oder anwenden möchtest.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alle Unterlagen an die richtige Stelle gelangen und du keine wichtigen Schritte im Bewerbungsprozess verpasst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des quantenmaschinellen Lernens und der Datenanalyse vertraut. Wenn du die Begriffe und Methoden, die im DLR-Institut verwendet werden, gut verstehst, kannst du während des Interviews gezielt darauf eingehen und zeigen, dass du die Materie beherrschst.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in Python umgesetzt hast, insbesondere im Bereich maschinelles Lernen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu diskutieren, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Institut. Du könntest zum Beispiel nach den aktuellen Forschungsprojekten oder den Herausforderungen in der Abteilung für Datenanalyse fragen.
✨Sprich über Teamarbeit
Da die Arbeit oft in Gruppen erfolgt, ist es wichtig, deine Teamfähigkeit zu betonen. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast, und wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast. Das zeigt, dass du gut ins Team passen würdest.