Student/in Informatik, Mathematik, Physik o. ä. (w/m/d) - Forschung und Entwicklung im Bereich Maschinelles Lernen

Location

Jena | Germany

Job description

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Studien-/ Abschlussarbeit, Studentische Tätigkeit

Forschung und Entwicklung im Bereich Maschinelles Lernen

Forschung und Entwicklung im Bereich Maschinelles Lernen

Beginn

ab sofort

Dauer

bis zu 6 Monate

Vergütung

nach Vereinbarung

Beschäftigungsgrad

Teilzeit

Der Schwerpunkt des 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. Diese Forschungstätigkeiten ergänzen etablierte Forschungsgebiete an anderen DLR-Instituten und erweitern die Kernkompetenzen des DLR. Entsprechend der thematischen Ausrichtung des Instituts wurden drei Abteilungen eingerichtet, die ebenfalls in neun Arbeitsgruppen unterteilt sind: Metadaten Management, Informationsextraktion und Interoperabilität, Datenzugriff und -verarbeitung, Maschinelles Lernen, Sichere Softwaretechnik, Kausale Inferenz, Verteilte Intelligenz & Open Innovation, Applied Web- und Social Media-Daten Analyse und Datenverfügbarkeit und -bereitstellung. Jede Arbeitsgruppe arbeitet in enger Kooperation mit anderen DLR-Instituten sowie mit Forschungs- und Industriepartnern. Die Forschung ist durch das DLR School Lab Jena ergänzt, das Wissenschaft und Schulkinder näher zusammenbringen will.

In der Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen“ erforschen und entwickeln wir innovative datengetriebene Methoden zur Datenanalyse und finden in Kooperation mit anderen DLR-Instituten Lösungen für praktische Anwendungsfälle mittels maschineller Lernverfahren. Wir bieten Ihnen im Rahmen unserer Arbeitsgruppe die Möglichkeit eine studentische Tätigkeit oder eine Abschlussarbeit im Bereich des Maschinellen Lernens, spezieller zu den Themen Anomalieerkennung, Unsicherheit und Robustheit oder Erklärbare KI, durchzuführen. Als Teil eines internationalen Teams ist es Ihre Aufgabe dabei zu helfen neue Methoden zu entwerfen, zu implementieren und zu evaluieren. Insbesondere umfassen Ihre Aufgaben:

• Literaturrecherchen zu Themen wie Anomalieerkennung, Unsicherheit, Robustheit oder Erklärbare KI 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 Maschinellen Lernen in Python (o. ä.)
• wissenschaftliche Auswertung und Interpretation der Ergebnisse und Vergleich mit bestehenden Verfahren
• Test und Dokumentation der Arbeit

Im Rahmen einer studentischen Tätigkeit erbringen Sie Ihre Arbeitsleitung in einem Umfang von bis zu 20 Stunden pro Woche. Die genaue Eingrenzung des Themas einer Abschlussarbeit erfolgt gemeinsam mit Ihnen entsprechend Ihrer speziellen Qualifikationen und Erwartungen sowie unserer Projekte.

• laufendes Studium der Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten Fachrichtungen
• praktische Programmierkenntnisse (Python, o. ä.; Erfahrungen mit Frameworks wie Tensorflow/Keras oder PyTorch sind vorteilhaft)
• gute Englischkenntnisse
• Interesse an eigenverantwortlichem Arbeiten
• Kenntnisse im Maschinellen Lernen, Deep Learning, Datenanalyse und -auswertung
• grundlegende Kenntnisse aus der Mathematik (Analysis, Lineare Algebra, Stochastik, Logik)

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Job tags

Salary