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Früher wollte ich neue Wege entddecken. Heute bin ich Forscherin beim DLR

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Studien-/ Abschlussarbeit

Entwicklung und Evaluation einer Federated-Learning-Modellarchitektur

Beginn

1. November 2020

Dauer

6 Monate

Vergütung

bis Entgeltgruppe 5 TVöD

Beschäftigungsgrad

Vollzeit

Im Zuge der prädiktiven Wartung wird am Institut für Instandhaltung und Modifikation die datengetriebene Abbildung des operationellen Flugbetriebs auf einen Gesundheitszustand von Luftfahrzeugteilen, -komponenten und -systemen untersucht. Die modellseitige Verwertung von Betriebs- und Wartungsdaten verlangt eine Datenbereitstellung von unterschiedlichsten Stakeholdern, was des Öfteren eine immense Hürde darstellt. Hier sollen unter Verwendung des Federated-Learning-Ansatzes verschiedene ML-Modelle erstellt und erprobt werden, welche unter Wahrung von datenhoheitlichen Aspekten auf verteilten Datengrundlagen trainieren und operieren.

Im Zuge Ihrer Abschlussarbeit leiten Sie hierzu zunächst anhand des Use Case Modellarchitekturen für die entsprechenden Aufgaben ab und erstellen mittels zentraler Lernarchitekturen Referenzen. Anschließend erstellen Sie ein IP-basiertes Netzwerk, welches unter Einbindung diverser Laborhardware als rekonfigurable Entwicklungsumgebung dient. Darauf aufbauend spannen Sie Ihren Versuchsraum auf, bestehend aus der kombinatorischen Betrachtung von Modell, Framework, Hardware, OS, Datenbank, Filesystem etc. Unter Anwendung einer geeigneten Methodik vergleichen Sie die Ergebnisse mit den Referenzen und evaluieren die kombinatorische Eignung von obigen Versuchsraumbestandteilen mit Blick auf die Anwendbarkeit innerhalb einer Federated-Learning-Architektur.

Ihre Qualifikation:

  • Studium der Informatik, ingenieurswissenschaftliches Studium mit entsprechender Ausrichtung oder vergleichbare Studiengänge
  • fundierte Programmierkenntnisse in Python
  • gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning sowie entsprechender Frameworks (v.a. TensorFlow & PyTorch)
  • Kenntnisse auf den Gebieten Datenbanken und Netzwerkkommunikation sind von Vorteil
  • erste Erfahrungen im Bereich Federated Learning wünschenswert
  • hohe Eigeninitiative und Motivation zum selbständigen wissenschaftlichen Arbeiten

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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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Michael Albrecht
Institut für Instandhaltung und Modifikation

Tel.: +49 40 2489641-124

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