Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Methoden für mobile Roboter und vergleiche Simulation mit Realität.
- Unternehmen: Innovatives DLR-Institut für KI-Sicherheit mit Fokus auf spannende Technologien.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein wertschätzendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten und Förderung von Chancengleichheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an realen Herausforderungen in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Laufendes Studium in Informatik, gute Programmierkenntnisse in Python und C++.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 2025 - 2475 € pro Monat.
Kennziffer: 6785
Arbeitsort: Ulm
Eintrittsdatum: 01.02.2027
Karrierestufe: Studentische Tätigkeit
Beschäftigungsgrad: Teilzeit
Dauer der Beschäftigung: 6 Monate mit Möglichkeit zur Verlängerung
Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).
Hinweis: Voraussetzung für die Einstellung beim DLR ist die Sicherheitsüberprüfbarkeit nach dem Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG) sowie die Bereitschaft für eine Sicherheitsüberprüfung nach §8 ff. SÜG.
Im DLR-Institut für KI-Sicherheit erforschen und entwickeln wir KI-bezogene Methoden, Prozesse, Algorithmen, Technologien und Ausführungs- bzw. Systemumgebungen. Unser Fokus liegt auf sicherer und norm- bzw. standardkonformer KI, Cybersicherheit in offenen Daten- und Dienste-Ökosystemen und KI, sowie der Automatisierung in Mobilität und Logistik.
Das erwartet dich:
- Weiterentwicklung einer Mujoco Simulationsumgebung für Reinforcement Learning unter Verwendung von pyTorch und StableBaselinesX
- Aufbau eines realen Anwendungsszenarios mit einem mobilen Roboter und Objekten zum Greifen, ähnlich den Objekten in der Simulationsumgebung
- Integration einer Kamera zur Objekterkennung und zur Schätzung der Objektposition
- Auswahl von Beispielszenarien und deren Ausführung sowohl in der Simulationsumgebung als auch im realen Versuchsaufbau
- Vergleichen der Ergebnisse qualitativ sowie quantitativ
- Dokumentieren des Codes und der durchgeführten Analyse sowie der Diskrepanz zwischen Simulation und Realität auf Basis von den Ergebnissen
Das bringst du mit:
- laufendes Studium in der Informatik oder vergleichbar
- gute Programmierkenntnisse in Python und C++
- gute Kenntnisse mit Linux
- grundlegendes Verständnis von Reinforcement Learning
- grundlegende Kenntnisse in PyTorch, ROS2, Mujoco und JAX
- Interesse an mobilen, autonomen Systemen und deren Sensorik
- Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Das bieten wir dir:
Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 6785) beantwortet dir gerne: Dr. Hans-Martin Rieser Tel.: +49 731 400198 306
Werkstudent/in (w/m/d) - Analyse des Sim-To-Real Gap eines mobilen Robotersystems in Ulm Arbeitgeber: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Das Institut für Flugsystemtechnik bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der innovative Technologien und Forschung im Bereich unbemannter Luftfahrzeuge im Mittelpunkt stehen. Hier profitierst du von einer offenen und kollaborativen Unternehmenskultur, die Raum für persönliche und berufliche Weiterentwicklung bietet. Zudem erwarten dich spannende Projekte, die die Zukunft des Fliegens gestalten, sowie attraktive Vergütungsmodelle nach TVÖD.
Kontaktdaten:
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent/in (w/m/d) - Analyse des Sim-To-Real Gap eines mobilen Robotersystems in Ulm erhalten könntest
✨Werde Teil der Tech-Community
Schau dich in lokalen Tech-Communities oder Meetups um! Dort kannst du andere Software-Entwickler kennenlernen, Erfahrungen austauschen und vielleicht even einen Fuß in die Tür bei deiner Traumfirma wie Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) setzen.
✨Nutze Campus-Events für Networking
Universitäten bieten oft spezielle Karrieremessen an, auf denen Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) nach Werkstudenten suchen. Das ist deine Chance, direkt mit den Recruitern ins Gespräch zu kommen und sie von deinen Skills zu überzeugen!
✨Baue dein Portfolio auf
Ein starkes Portfolio kann dir helfen, dich von anderen Ab Bewerbern abzuheben! Starte mit ein paar kleinen Projekten, die du auf GitHub präsentieren kannst. So zeigen wir, was du drauf hast, und kannst bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) glänzen!
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über die Karriereseite von Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) zu bewerben! So kannst du sicherstellen, dass deine Unterlagen direkt dort landen, wo sie hingehören. Und wer weiß, vielleicht bist du schon bald Teil des Teams!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent/in (w/m/d) - Analyse des Sim-To-Real Gap eines mobilen Robotersystems in Ulm mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig uns deine Projekte!:In der Software-Entwicklung ist es super wichtig, dass du uns deine praktischen Fähigkeiten zeigst. Wenn du ein GitHub-Profil hast, das deine Projekte und deinen Code enthält, pack das unbedingt mit in deine Bewerbung. Das zeigt uns sofort, was du drauf hast!
Stell deine Tech-Stacks vor:Erwähne in deinem Lebenslauf die Technologien, mit denen du gearbeitet hast. Von Programmiersprachen bis hin zu Frameworks – sag uns, was dir liegt! Das gibt uns ein besseres Bild davon, wie du in unser Team passen könntest.
Motivation nicht vergessen!:Als Werkstudent suchen wir auch nach deiner Begeisterung für die Software-Entwicklung. Nutze das Anschreiben, um uns zu erzählen, warum du bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) arbeiten möchtest und was du dir von dieser Erfahrung erhoffst. Zeig uns deine Lernbereitschaft und deine Ziele!
Halt es klar und strukturiert:Wir lieben klare und gut strukturierte Bewerbungen. Achte darauf, dass dein Lebenslauf nicht zu überladen ist und die wichtigsten Informationen schnell erfassbar sind. Fokussiere dich auf relevante Erfahrungen und Semesterleistungen – alles sollte perfekt zu dem passen, was wir suchen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) vorbereitet
✨Code, Code und noch mehr Code!
Mach dich bereit für technische Fragen und Coding-Challenges! Oft werden wir bei Interviews in der Software-Entwicklung gebeten, ein kleines Projekt oder Algorithmus live zu lösen. Übe vorher einige gängige Probleme, damit du sicher und schnell reagieren kannst – GitHub ist dein bester Freund!
✨Portfolio-Power
Bereite ein beeindruckendes Portfolio deiner bisherigen Arbeiten vor. Auch als Werkstudent solltest du zeigen können, woran du gearbeitet hast. Wenn du kleine Projekte oder Open-Source-Beiträge hast, bring die unbedingt mit oder präsentiere sie während des Interviews!
✨Hör auf deine Motivation!
Als Werkstudent komme es nicht nur auf die technischen Skills an, sondern auch auf deine Lernbereitschaft und Motivation. Sei bereit, deine Gründe dafür zu erklären, warum du bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) arbeiten möchtest und was du dir von der Stelle erhoffst. Wir wollen sehen, dass du wirklich Bock hast, dich weiterzuentwickeln!
✨Fragen über den Tech-Stack
Sei bereit, Fragen zu den Technologien oder Tools zu beantworten, die bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) verwendet werden. Informiere dich über den Tech-Stack des Unternehmens und überlege dir, wie du deine vorangegangenen Erfahrungen mit diesen Technologien verknüpfen kannst. Das zeigt, dass du dich vorbereitest hast!
