2 (Geo-)Informatiker/innen, Data Scientist/innen, Physiker/innen o.ä. mit abgeschlossenem Masterstudium

Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!

Für das Institut für Methodik der Fernerkundung, Abteilung EO Data Science in Oberpfaffenhofen suchen wir

Forschung auf dem Thema Künstliche Intelligenz für die Erdbeobachtung sowie Projektarbeit zur Entwicklung verteilten Maschinellen Lernens (Federated Learning) für Geodaten von optischen Multispektralkameras und Radarsensoren

Das erwartet Sie:

Die Abteilung EO Data Science entwickelt moderne Signalverarbeitungs- und KI-Verfahren für gegenwärtige und zukünftige Erdbeobachtungsmissionen. Sie ist in eine Vielzahl von Dritt­mittelprojekten und in ein großes internationales Netzwerk eingebunden.

Die zu bearbeitenden Aufgaben bestehen in der eigenen wissenschaftlichen Forschung auf dem Thema Künstliche Intelligenz für die Erdbeobachtung sowie Projektarbeit zur Entwicklung verteilten Maschinellen Lernens (Federated Learning) für Geodaten von optischen Multispektralkameras und Radarsensoren mit Hilfe von Self-Supervised Learning (SSL) wobei die Fusion von mehreren Sensormodalitäten über die Grenzen eines einzelnen Rechenzentrums eine wichtige Rolle spielt.

Wir suchen zwei neue Mitarbeitende mit sich ergänzendem und interagierendem Arbeitsfokus auf:

1. Methodenentwicklung und Prototypen-Benchmarking

2. MLOps-Entwicklung und Methodenverfeinerung

Im Einzelnen umfasst Ihr Tätigkeitsbereich folgende Aufgaben:

• Literaturrecherche zu den Themenbereichen Self-Supervised Learning, KI-gestützte Datenkompression, Datenfusion von Fernerkundungsdaten (speziell Sentinel-1/2, aber auch andere Missionen wie EnMAP), verteiltes Maschinelles Lernen, MLOps-Entwicklung
• Entwicklung spezieller Benchmarks und Software für die Implementierung von verteiltem Maschinellem Lernen auf Geodatenbanken über die Grenzen einzelner Rechenzentren hinaus
• Wissenschaftliche Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten im Rahmen des oben genannten Aufgaben- und Forschungsfelds
• Erstellung des Projektberichts in Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern, insbesondere Zusammenfassung der Forschungs­ergebnisse und der erreichten Ziele
• Beteiligung an Publikation der Forschungsergebnisse in geeigneten Publikationsorganen

Das erwarten wir von Ihnen:

Unser Angebot:

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 Ihnen 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.

Weitere Angaben:

Eintrittsdatum: sofort
Dauer: 3 Jahre
Beschäftigungsgrad: Vollzeit (Teilzeit möglich)

Vergütung: Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD.

Kennziffer: 89585