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Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit

Erforschung und Entwicklung robuster und erklärbarer maschineller Lernverfahren

Beginn

ab sofort

Dauer

3 Jahre

Vergütung

bis Entgeltgruppe 14 TVöD

Beschäftigungsgrad

Vollzeit

Der Schwerpunkt des DLR-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, IT-Sicherheit, Smart Systems (Industrie 4.0) und Bürgerwissenschaften.

In der Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen“ entwickeln wir innovative und lernbasierte Methoden zur Analyse realwertiger Daten und untersuchen in Kooperation mit anderen DLR-Instituten praktische Anwendungsfälle mittels maschineller Lernverfahren.

Als neues Teammitglied entwickeln Sie robuste und erklärbare Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich Deep-Learning mit neuronalen Netzen (DNN), möglichst unabhängig von der spezifischen Anwendung weiter. Zudem werden Sie die entsprechenden Verfahren auf die Sensitivität für verschiedene Arten von Trainingsdaten untersuchen und bewerten. Ein Fokus liegt hierbei unter anderem darin, Unsicherheitsschätzungen trainierter Modelle (z. B. DNNs) mit Verfahren zusammen zu bringen, welche die Resultate dieser Modelle oder die Modelle selbst erklärbar, interpretierbar und nachvollziehbar machen. Dabei halten Sie stets engen Kontakt mit anderen DLR-Instituten, um die jeweiligen spezifischen Einsatzgebiete, wie z. B. im Bereich der Raumfahrt die Erdbeobachtungsdaten oder die Robotik, zu verstehen und passende Verfahren für diese zu entwickeln.

Die Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen“ steht in enger Kooperation mit dem DLR-Institut für Methodik der Fernerkundung in Oberpfaffenhofen sowie mit Partnern der Friedrich-Schiller-Universität in Jena. Hauptaufgaben Ihrer Stelle sind die wissenschaftliche Forschung und Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens.

Die Schwerpunkte Ihrer Tätigkeit erstrecken sich auf:

  • Literaturrecherche mit dem Ziel neue, experimentielle und theoretische Methoden im Bereich erklärbares, maschinelles Lernen kritisch zu bewerten und für die eigenen Arbeiten nutzbar zu machen bzw. die dabei auftretenden Probleme, Schwierigkeiten und Nachteile zu bewerten und neue Ansätze bzw. Lösungsansätze für die eigene Arbeit abzuleiten
  • Erschließung und Weiterentwicklung von Verfahren und Methoden, die Vorhersagen maschineller und tiefer Lernverfahren erklärbar und nachvollziehbar darstellen und visualisieren
  • Konzeptionelle, theoretische Entwicklung und Modellierung erklärbarer maschineller Lernverfahren
  • Ermittlung von neuen Forschungsfeldern im Bereich „Machine Learning“ unter Berücksichtigung von DLR-spezifischen Anwendungen
  • Übertragung bestehender Forschungsergebnisse und Methoden aus anderen Anwendungsdomänen auf DLR-spezifische Anwendungen und dem allgemeinen, anwendungsunabhängigen Fall
  • Umsetzung und prototypische Implementierung der Methoden in Python o. ä.
  • Wissenschaftliche Auswertung, Evaluation und Weiterentwicklung der konzipierten Methoden
  • Weitere wissenschaftliche Aufgaben wie die Erstellung von Projektdokumentationen, Dokumentationsmaterialien und wissenschaftlichen Publikationen
  • Fachliche Betreuung von Praktikanten, Hilfskräften, Bachelor- und Masterstudierenden sowie Doktoranden (bei entsprechender wissenschaftlicher Qualifikation)
  • Mitwirkung bei der Einwerbung von Drittmitteln auch in themenbezogenen wissenschaftlichen Gremien, Arbeits- und Interessengruppen

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Mathematik, Physik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung (Diplom/Master)
  • Spezialkenntnisse und mehrjährige Berufserfahrung im maschinellen Lernen, künstlicher Intelligenz oder verwandten Gebieten
  • mehrjährige Erfahrungen in der selbstständigen und eigenverantwortlichen Bearbeitung von komplexen Forschungsaufgaben
  • nachweisbare wissenschaftliche Beiträge in den genannten Themengebieten auf einschlägigen nationalen und internationalen Fachtagungen und/oder in wissenschaftlichen Journalen
  • praktische Programmierkenntnisse (Python o. ä.)
  • sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Promotion auf einem der o. g. Gebiete ist erwünscht
  • Kenntnisse im Bereich erklärbare und interpretierbare, maschinelle Lernverfahren sind vorteilhaft
  • mehrjährige Erfahrung bei der Einwerbung, Koordination und Durchführung von Forschungsprojekten sind 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 (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Dr. Julia Niebling
Institut für Datenwissenschaften

Tel.: +49 3641 30960-152

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