Job Description

Kennziffer: 3717
Arbeitsort: Bremen
Eintrittsdatum: 01.03.2026
Karrierestufe: Studien- & Abschlussarbeit, Studentische Tätigkeit
Beschäftigungsgrad: Teilzeit
Dauer der Beschäftigung: 6 Monate

Vergütung:

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


Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!


Das Institut für Raumfahrtsysteme in Bremen analysiert und bewertet komplexe Systeme der Raumfahrt hinsichtlich technischer, wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Relevanz. Wir entwickeln raumfahrtgestützte Anwendungen für den wissenschaftlichen, kommerziellen sowie sicherheitsrelevanten Bedarf und setzen diese in Kooperationen mit anderen DLR-Instituten, Forschungseinrichtungen und der Industrie um.

Das erwartet dich

Machine Learning (ML) gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Erhöhung der Autonomie und Leistungsfähigkeit von Raumfahrzeugen und Trägersystemen. Im Bereich Guidance & Control (G&C) bieten ML-basierte Methoden wie Deep Reinforcement Learning großes Potenzial, weisen jedoch häufig mangelnde Interpretierbarkeit und fehlende Stabilitätsnachweise auf – beides zentrale Anforderungen in sicherheitskritischen Anwendungen. Dieses Projekt untersucht daher, wie Erklärbarkeit, Interpretierbarkeit und Stabilität gezielt in ML-basierte Reglerentwürfe integriert werden können. Genetic Programming (GP) ist ein vielversprechender Ansatz, da damit menschenlesbare Modelle erzeugt und Stabilitätskriterien direkt im Optimierungsprozess berücksichtigt werden können. Deine Aufgabe ist es, solche Methoden weiterzuentwickeln, um stabile und interpretierbare Regelgesetze zu erzeugen. Die Ergebnisse sollen den zuverlässigen Einsatz von ML-basierten G&C-Systemen in zukünftigen Missionen ermöglichen.

Deine Aufgaben

Einarbeitung in GP-Theorie, Interpretierbarkeit/ Erklärbarkeit und Stabilitätsanalyse Entwicklung eines GP-basierten Algorithmus zur Erzeugung stabiler und interpretierbarer Regelgesetze Validierung des Algorithmus an einem einfachen Testfall (z. B. invertiertes Pendel auf einem Wagen) Anwendung auf ein ausgewähltes luft- oder raumfahrtspezifisches G&C-Szenario

Das bringst du mit

Studium der Luft- und Raumfahrttechnik, des Maschinenbaus oder der Informatik (Bachelorabschluss) gute Kenntnisse der Programmiersprache Python Grundkenntnisse der Regelungstechnik Interesse an Machine-Learning-Methoden für dynamische Systeme selbstständige und analytische Arbeitsweise

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

3717

) beantwortet dir gerne:

Dr. Francesco Marchetti

Tel.: 0421-24420-1076