Developer - Machine Learning at Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Dresden, Deutschland)

Evaluierung und Weiterentwicklung datengetriebener Methoden zur Verbesserung der Vorhersagegüte numerischer Simulationen im Flugzeugentwurf

Mathematiker/in, Informatiker/in o. ä.

Ihre Mission:

Das Institut für Softwaremethoden zur Produkt-Virtualisierung in Dresden beschäftigt sich mit der Entwicklung softwaretechnischer Grundlagen zur Realisierung des virtuellen Produkts auf Basis einer hochgenauen mathematisch-numerischen Beschreibung. Voraussetzungen hierfür sind zum einen multidisziplinäre Simulationsverfahren und Prozessketten/Plattformen, die auf eine effiziente Nutzung künftiger Hochleistungsrechner ausgerichtet sind. Zum anderen werden Forschungsthemen im Bereich datengetriebener Methoden und des Managements, der Analyse und Weiterverarbeitung großer, heterogener Datenmengen verfolgt, um den spezifischen Herausforderungen zur Realisierung und Nutzung des Virtuellen Produkts zu begegnen.

Ziel Ihrer Stelle ist die Evaluierung, Anpassung und Weiterentwicklung von datengetriebenen Methoden zur Verbesserung der Vorhersagegüte von numerischen Simulationen im Flugzeugentwurf. Folgenden Aktivitäten sollen von Ihnen in enger Kooperation mit den DLR-Fachinstituten bearbeitet werden:  

• Literaturrecherche zu datengetriebenen Methoden und maschinellem Lernen insbesondere im Kontext der Simulation
• Evaluierung und Bewertung numerischer Ansätze sowie verfügbarer „Open Source“ Lösungen für maschinelles Lernen
• Integration und Anpassung von geeigneten datengetrieben Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens in die DLR-Toolbox SMARTy  bzw. in Software-Komponenten und Frameworks zur multidisziplinären Simulation
• Entwicklung und Erprobung von Ansätzen zur Ausnutzung physikalischer Gesetzmäßigkeiten in Methoden des maschinellen Lernens
• Laufzeitoptimierung und Parallelisierung der Methoden für spezifische Hardware
• Erprobung und Evaluierung der entwickelten Methoden in enger Kooperation mit anderen DLR-Fachinstituten
• Dokumentation der Arbeiten und Veröffentlichung der Ergebnisse

Wir freuen uns über Ihre Bewerbung, wenn Sie sich für diese informatisch/mathematischen Aufgabenstellungen im ingenieurswissenschaftlichen Kontext begeistern und Kenntnisse in den genannten Bereichen mitbringen. Die Bearbeitung der Aufgaben bietet die Möglichkeit der Zusammenarbeit mit Kollegen aus unterschiedlichen Fachdisziplinen der Luftfahrt.

Wir bieten auch die Möglichkeit von Forschungsaufenthalten bei Kooperationspartnern in Industrie und Forschung im In- und Ausland.

Ihre Qualifikation:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Mathematik, Informatik, Wissenschaftlichem Rechnen oder einer ähnlichen Studienrichtung
• vertiefte Kenntnisse auf dem Gebiet der Methoden der künstlichen Intelligenz
• Spezialkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens sowie mehrjährige Berufserfahrung in der Anwendung der Methoden
• gute Kenntnisse in angewandter Mathematik und in statistischen Modellen
• mehrjährige Berufserfahrung in der Softwareentwicklung sowie vertiefte Kenntnisse in der Softwareentwicklung mit C/C++ und Python
• gute Kenntnisse in paralleler Programmierung
• gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
• Fähigkeit zur Teamarbeit und zur eigenständigen, termingebundenen Erledigung von Aufgaben
• gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
• Interesse an luftfahrttechnischen Fragestellungen wünschenswert
• Kenntnisse im Bereich der numerischen Strömungssimulation (CFD) von Vorteil

 Ihr Start:

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 (m/w/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik.Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.