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Früher wollte ich die Sonne fangen. Heute bin ich Forscherin beim DLR
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Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit, Promotion

Modelle und Verfahren zur Entwicklung von Nutzer- und Operatorzuständen

Beginn

1. September 2020

Dauer

3 Jahre

Vergütung

Entgeltgruppe 13 TVöD

Beschäftigungsgrad

Teilzeit

"Spitzenforschung braucht auf allen Ebenen exzellente Köpfe - besonders noch mehr weibliche! Starten Sie bei uns, wir freuen uns auf Ihre Bewerbung" Ihre Prof. Dr. Pascale Ehrenfreund - Vorsitzende des Vorstands

Mobilität hat in unserer Gesellschaft einen hohen Stellenwert. Menschen wollen sicher, bequem und schnell ihr Ziel erreichen. Güter müssen über kurze und lange Strecken kostengünstig transportiert werden. Folgen der Mobilität zeigen sich in Umweltbelastungen, Unfällen und Staus und verstärken sich mit dem stetig wachsenden Verkehrsaufkommen. Diesen Herausforderungen stellen wir uns am Institut für Verkehrssystemtechnik. Wir erarbeiten Lösungen für eine sichere und effiziente Mobilität der Zukunft.

Die meisten Unfälle entstehen durch das Fehlverhalten des Fahrers. Assistenzsysteme können Sicherheit und Effizienz im Straßenverkehr deshalb nachhaltig steigern. Im Automotive-Kontext untersuchen wir Fahrerverhalten, Beanspruchung und Unfälle, um daraus Anforderungen für Fahrerassistenzsysteme abzuleiten. Psychologische und ergonomische Erkenntnisse fließen vor dem gesamten technologischen Hintergrund des DLR in die Entwicklung von Assistenzfunktionen ein. Sie werden so umgesetzt, dass sie den Fähigkeiten und Erwartungen des Fahrers entsprechen. Die Umsetzung wird in Fahrversuchen überprüft – in der Simulation und im Realverkehr.

Ihre Aufgabe ist die Entwicklung, Prüfung und Bewertung echtzeitfähiger Modelle und Verfahren zur Erfassung von relevanten kognitiven und emotionalen Zuständen von Nutzern und Operateuren in verkehrssystemtechnischen Labor- und Fahrzeugumgebungen, unter Anwendung von Methoden und Verfahren des State-of-the-Art im Bereich maschinellen Lernens. Die Grundlage für die zu entwickelnden Lösungen bildet die multimodale Erfassung und Verarbeitung von Daten der (Neuro)-physiologie (z.B. Hautleitwert, Herzrate, EEG), des Verhaltens (z.B. Haltung, Gesichtsausdruck, Handlungen, Blickverhalten) und aus Sekundärdatenquellen, wie Daten zur Interaktion von Mensch und Technik im systemischen Kontext.

Dafür erfolgt durch Sie eine systematische Begutachtung und Analyse der verfügbaren Daten, Ergebnisse und Entwicklungen aus vorherigen Human-Factors-Projekten des Institutes unter Berücksichtigung und Bewertung des technischen Aufwands zur Erfassung der einzelnen Signalmodalitäten. Darauf basierend werden unter der Maßgabe einer effektiven und effizienten Human-Factors-Evaluation am Institut erarbeiteter Systemkonzepte hard- und softwaretechnische Anforderungen für die Entwicklung integrierter Lösungen der diskreten, multimodalen und synchronisierten Erfassung von Nutzerzustandsdaten formuliert.

Unter Berücksichtigung der formulierten Anforderungen werden die entwickelten echtzeitfähigen Lösungen der Erfassung von Nutzer- und Operatorzuständen zu robusten und performanten Werkzeugen für die Anwendung in Labor-und Simulatorumgebungen im Rahmen der Systementwicklung und Evaluation von Systementwürfen für verkehrliche und verkehrssystemtechnische Kontexte weiterentwickelt, getestet und bewertet. Hierfür sind für die Erfassung ausgewählter Nutzerzustände geeignete Skalen zu entwickeln und Grenzwerte zu bestimmen und zu validieren, die kritisch für relevante Kriterien (z.B. Sicherheit, Nutzerakzeptanz, Vertrauen) im Rahmen der Systemevaluation sind.

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom/Master) im Fachbereich der Kognitionswissenschaft, Informatik, Data Science o.ä.
  • Kenntnisse in Methoden des Maschinellen Lernens
  • Programmierkenntnisse in Python, insbesondere mit Machine-Learning-Libraries, wie Tensor Flow oder Keras
  • Erfahrung in Planung, Entwurf, Testung und Bewertung von Maschine-Learning-Anwendungen
  • fundierte Kenntnisse in der Erhebung, Validierung, Fusionierung, Analyse und Auswertung von Daten aus verschiedenen Datenquellen
  • Erfahrung in der Durchführung von Forschungsprojekten und empirischen Studien
  • Erfahrung in der Datenanalyse mit Skriptsprachen wie R oder Python
  • Erfahrungen in der Arbeit mit interdisziplinären Teams, Teamfähigkeit
  • sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • fundiertes Wissen in der Entwicklung und Bewertung von Maschine-Learning-Anwendungen ist wünschenswert
  • fundierte Kenntnisse in der Programmierung mit Skriptsprachen wie Python oder Matlab sind von Vorteil
  • idealerweise wissenschaftliche Publikationen und Präsentationen auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen
  • Erfahrung in der Erhebung, Vorverarbeitung und Auswertung physiologischer Daten ist von Nutzen
  • Erfahrung in der Entwicklung von Maschine-Learning-Anwendungen für die Nutzerzustands- oder Nutzeraktivitätsklassifikation ist vorteilhaft
  • Kenntnisse im Bereich Software-Engineering sind wünschenswert
  • Interesse an Themen der Mensch-Maschine-Interaktion insbesondere im Verkehrssystem
  • Interesse an Themen der Emotionspsychologie

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.

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  • Sie können sich diese Stellenanzeige per E-Mail zusenden und Ihre Bewerbung am stationären Computer oder Laptop erstellen.

    Wir benötigen Ihre digitalen Bewerbungsunterlagen (PDF). Die Übermittlung wird von einigen Mobilgeräten nicht standardmäßig unterstützt. Bitte erstellen Sie Ihre Bewerbung an einem PC/Laptop.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Uwe Drewitz
Institut für Verkehrssystemtechnik

Tel.: +49 531 295-3121

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