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Masterarbeit (w/m/d): KI-basierte 3D-Rekonstruktion atmosphärischer Zustände für Nowcasting
Stellenbeschreibung
Kennziffer:  6877
Arbeitsort:  Almeria
Eintrittsdatum:  04.01.2027
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit
Beschäftigungsgrad:  Vollzeit
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 rund 12.000 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!

Kennziffer:  6877 
Arbeitsort:  Almeria 
Eintrittsdatum:  04.01.2027 
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit 
Beschäftigungsgrad:  Vollzeit 
Dauer der Beschäftigung:  6 Monate 
Vergütung: Aufwandsentschädigung bei Erhalt von ERASMUS+ Förderung

Das Institut für Solarforschung entwickelt innovative Technologien zur Nutzung von Solarenergie. Der Fokus liegt dabei auf der Stromerzeugung und der Bereitstellung von Wärme und Brennstoffen. Das primäre Ziel ist, mithilfe von Sonnenenergie zur Wärmewende und zu einer Reduktion fossiler Brennstoffe beizutragen.

Kurzbeschreibung Institut/Einrichtung - Bitte Text einfügen

 

Das erwartet Dich:
Diese Masterarbeit befasst sich mit der Herausforderung, physikalisch interpretierbare Darstellungen atmosphärischer Zustände aus spärlichen, multimodalen Beobachtungen zu erzeugen. Untersucht werden lernbasierte Ansätze zur kontinuierlichen dreidimensionalen Repräsentation und Rekonstruktion, wie neuronale Feldrepräsentationen und probabilistische generative Modelle, um kontinuierliche atmosphärische Variablen aus heterogenen Datenquellen abzuleiten, darunter All-Sky-Imager-Beobachtungen, Satellitenbilder und Wetterradarmessungen. Der Fokus liegt auf selbstüberwachtem Lernen unter Nutzung geometrischer, zeitlicher und physikalischer Konsistenzbedingungen, um eine 3D-Rekonstruktion ohne direkte Ground-Truth-Volumendaten zu ermöglichen. Ziel der Arbeit ist es, unsicherheitsbewusste Repräsentationslernverfahren für unterbestimmte atmosphärische Bildgebungsprobleme weiterzuentwickeln und einen Beitrag zur physikinformierten generativen Modellierung in geophysikalischen Systemen zu leisten. Du wirst in einem diversen und motivierten Team an Fragestellungen der Energiewende arbeiten und damit aktiv zum Klimaschutz beitragen. Gleichzeitig arbeitest du eng mit Betreuern und Kollegen zusammen, um Ideen auszutauschen und Herausforderungen zu lösen. Zudem sammelst du praktische Erfahrungen in maschinellem Lernen, Softwareentwicklung, automatisiertem Testen, Versionskontrolle sowie moderner Bildverarbeitung. Als Besonderheit erwartet dich ein Arbeitsplatz in Almería, einem der sonnigsten Standorte Europas.

Deine Aufgaben:
•    Einarbeitung in bestehende Methoden zur 3D-Rekonstruktion und zum maschinellen Lernen
•    Analyse und Vorverarbeitung multimodaler atmosphärischer Beobachtungsdaten
•    Implementierung und Erprobung eines 3D-atmosphärischen Rekonstruktionsmodells mit modernen Deep-Learning-Werkzeugen
•    Verbesserung der Modellleistung durch Einbindung physikalischer Randbedingungen und Konsistenz zwischen verschiedenen Datenquellen
•    Analyse und Visualisierung der rekonstruierten 3D-Atmosphärenfelder sowie der zugehörigen Unsicherheiten
•    Dokumentation der Methodik und Ergebnisse in einer gut strukturierten Masterarbeit

Das bringst du mit:
•    Du studierst im Master Informatik, Physik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich und bringst gute Studienleistungen mit
•    Erfahrung in Python sowie grundlegende Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens
•    Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und gleichzeitig in einem internationalen Team zu kooperieren
•    Vorerfahrungen in Datenanalyse, Computer Vision und Git-Versionskontrolle 
•    Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift 

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.

 

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 6877) beantwortet dir gerne: 

Yann Fabel yann.fabel@dlr.de

Dr. Stefan Wilbert 
Tel.: +49 2203 601 4619 

 

Beginn der Veröffentlichung:
Interne Ausschreibungsfrist endet am: