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Kennziffer:  3704 
Arbeitsort:  Braunschweig 
Eintrittsdatum:  ab sofort 
Karrierestufe:  Absolventinnen & Absolventen 
Beschäftigungsgrad:  Vollzeit; Teilzeit 
Dauer der Beschäftigung:  zunächst befristet für 3 Jahre 
**Vergütung:  **Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Herzlich willkommen am Institut für Flugsystemtechnik. Im Zentrum unserer Arbeit steht das Zusammenspiel von Flugzeugkonfiguration, Pilotinnen und Piloten und moderner Flugsystem-Technologie. Von der Flugdynamik bis zu unbemannten Luftfahrzeugen, von der Simulation bis zum realen Flugversuch – wir analysieren, testen und entwickeln Innovationen, die das Fliegen der Zukunft prägen.

Das erwartet dich

Die zunehmende Verbreitung autonomer Fluggeräte stellt moderne Sicherheits- und Sensorsysteme vor neue Herausforderungen, weshalb Machine-Learning-Verfahren schneller und robuster werden müssen. Deine Arbeit unterstützt die Weiterentwicklung solcher Algorithmen, deren Echtzeitfähigkeit im operativen Umfeld entscheidend ist. Im Fokus stehen ML-Modelle zur Drohnendetektion und deren Integration in fliegende sowie bodengebundene Systeme. Du entwickelst neue Ansätze zur Beschleunigung und Optimierung von KI-Algorithmen und bewertest deren Leistungsfähigkeit anhand realer Testdaten. Zudem gestaltest du experimentelle KI-Avioniksysteme und trägst aktiv zur Forschung auf diesem Gebiet bei. Deine Entwicklungen fließen direkt in Technologieintegrationen ein und werden im Zusammenspiel mit Technologiedemonstratoren am Boden und in der Luft getestet. Dabei begleitest du den gesamten Entwicklungsprozess von der Idee bis zu realistischen Flugversuchen, mit der Möglichkeit einer berufsbegleitenden Promotion

Deine Aufgaben

• Analyse des aktuellen Forschungsstands zu Drohnenabwehr, KI-Verfahren und Sensorik
• Entwicklung, Training und Optimierung von Machine-Learning-Modellen zur Detektion und Verfolgung von Drohnen
• Beschleunigung und Skalierung der Algorithmen für den bordeigenen Einsatz (embedded ML, SWAP-C-Optimierung)
• Erstellung und Erweiterung von realen, synthetischen & semi-synthetischen Trainingsdatensätzen
• Auswahl, Bewertung und Integration geeigneter Sensorsysteme
• Durchführung von Tests, Simulationen sowie Flugversuchen zur Leistungsanalyse
• Dokumentation und Veröffentlichung wissenschaftlicher Ergebnisse

Das bringst du mit

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) der Informatik mit Schwerpunkt auf Machine Learning und Bildverarbeitung oder einem anderen für die Tätigkeit relevanten Studiengang
• Fachkenntnisse tiefer Neuronaler Netzte, deren Umsetzung und Training
• Erfahrungen in Generieren von synthetischen Trainingsdaten
• Erfahrungen in der Softwareentwicklung, einschließlich wenigstens einer Hochsprache (z.B. C++ oder Python) sowie Werkzeugen zum Versionsmanagement und CI/CD
• Kenntnisse der unbemannten Luftfahrt und dem Einsatz von Machine Learning in diesen Fachbereich
• sehr gute Deutsch- Englischkenntnisse
• selbständige Arbeitsweise, eigenverantwortliche Selbstorganisation, Engagement und Gestaltungswille

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD.

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!