Ingenieur/in (w/m/d) Maschinelles Lernen Für Die Satellitenkommunikation

DE, Germany

Job Description

Kennziffer:

3007

Arbeitsort:

Oberpfaffenhofen

Eintrittsdatum:

baldmöglichst

Karrierestufe:

Berufserfahrene; Absolventinnen & Absolventen

Beschäftigungsgrad:

Vollzeit; Teilzeit

Dauer der Beschäftigung:

3 Jahre

Vergütung:

Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).



Das Institut für Kommunikation und Navigation des DLR widmet sich der missionsorientierten Forschung in ausgewählten Bereichen der Kommunikation und Navigation. Seine Arbeiten reichen dabei von den theoretischen Grundlagen über die Demonstration neuer Verfahren und Systeme im realen Umfeld bis hin zum Technologietransfer in die Industrie und zum Wissensaustausch mit öffentlichen Bedarfsträgern. Sie sind eingebettet in die DLR-Programme Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr sowie Sicherheit.


Das erwartet dich



Die Gruppe für Erweiterte Informationsverarbeitung setzt sich zum Ziel, die neuesten theoretischen Erkenntnisse auf reale Anwendungen im Bereich der Informationstechnologie anzuwenden. Insbesondere konzentriert sie sich auf die Entwicklung und Implementierung von fortgeschrittenen Konzepten der Quantenfehlerkorrektur für Quantencomputer und -speicher. Als Wegbereiter auf diesem Gebiet spielst du eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Zuverlässigkeit und Effizienz von Quantentechnologien, die das Potenzial haben, die Grenzen der herkömmlichen Informationstechnologie zu überschreiten.


Deine Aufgaben


Entwicklung neuer maschineller Lerntechniken für die Satellitenkommunikation Entwicklung neuer Kommunikationsprotokolle für föderiertes Lernen, auch für Geräte mit begrenzten Rechenkapazitäten oder begrenztem Energiebudget Anwendung von ML-Lösungen zur Definition fortschrittlicher Kommunikationsstrategien für die Fernüberwachung von Quellen in IoT-Systemen unter Berücksichtigung terrestrischer und/oder nicht-terrestrischer Konnektivität Umsetzung und Anwendung der Forschungsergebnisse in konkreten Projekten für zukünftige Übertragungssysteme Akquise, Planung und Leitung von nationalen und internationalen Projekten zu dem Themengebiet



Das bringst du mit


abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni) in den Ingenieurswissenschaften (z.B. Elektrotechnik, Informationstechnik bzw. Nachrichtentechnik) oder in den Naturwissenschaften (z.B. Physik, Mathematik) oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge Promotion auf einem der oben genannten Gebiete oder vergleichbar, mit Schwerpunkt auf Nachrichtentechnik oder aber mehrjähriger Berufserfahrung auf diesem Gebiet langjährige Erfahrung in den theoretischen Grundlagen der Kommunikations-/Informationstechnik langjährige Erfahrung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, speziell zu Anwendungen in der Kommunikationstechnik Erfahrung mit PyTorch und oder TensorFlow Libraries für maschinelles Lernen Erfahrung in der Planung und Leitung von wissenschaftlichen Forschungsprojekten


Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 14 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!



Fragen zu dieser Position (

Kennziffer

3007

) beantwortet dir gerne:


Dr. Sandro Scalise



Tel.: +49 8153 28 2856

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Job Detail

  • Job Id
    JD3496911
  • Industry
    Not mentioned
  • Total Positions
    1
  • Job Type:
    Part Time
  • Salary:
    Not mentioned
  • Employment Status
    Permanent
  • Job Location
    DE, Germany
  • Education
    Not mentioned