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Masterstudent/in (w/m/d): Informatik, Machine Learning, Data Science
Stellenbeschreibung
Kennziffer:  3974
Arbeitsort:  Köln
Eintrittsdatum:  ab 01.04.2026
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit
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 Luft- und Raumfahrtmedizin des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt in Köln führt interdisziplinäre lebenswissenschaftliche Forschung mit innovativen Ansätzen auf international höchstem Niveau durch. Ziel ist die Erhaltung und Verbesserung von Gesundheit und Leistungsfähigkeit des Menschen in der mobilen Gesellschaft - im Weltraum, in der Luftfahrt und auf der Erde.

 

Das erwartet dich

Die Abteilung „Schlaf und Humanfaktoren“ im Institut für Luft- und Raumfahrtmedizin erforscht unter anderem, wie Ermüdung und Überlastung die kognitive Leistungsfähigkeit von Operatoren beeinträchtigen kann, ob und wie moderne Systeme (z.B. durch KI Unterstützung) einen Operator tatsächlich entlasten und vieles mehr. Wenn dich die Arbeitsumgebungen der Zukunft interessieren und du dich fragst, wo der Mensch in all der Technik bleibt, dann bist du bei uns genau richtig. 

 

Zunehmend können physiologische Daten zur unmittelbaren und kontinuierlichen Bewertung von mentalen Zuständen, wie Ermüdung oder Arbeitsbelastung, genutzt werden. Ein wichtiger studiengestützter Indikator für die Bestimmung der aktuellen mentalen Arbeitsbelastung ist die Herzratenvariabilität (HRV) aus dem EKG. Des Weiteren werden Metriken der Augenbewegung, wie Lidschlusshäufigkeit, Fixationsdauer oder Sakkadengeschwindigkeit für die Einschätzung der Arbeitsbelastung genutzt. Im Rahmen eines größeren Projektes wird eine plattformbasierte Erhebung und Auswertung solcher Daten geplant. Ziel ist es, den Aufbau einer Studie zur Untersuchung von Remoteoperatoren im Schienenverkehr so vorzubereiten, dass im Herbst 2026 eine reibungslose Aufnahme und Auswertung der HRV und Blickbewegungsdaten der Probanden möglich ist. Hierzu sollen im Frühjahr 2026 kleinere Pilotversuche zur Systemvalidierung durchgeführt werden.

 

Deine Aufgaben

  • Weiterentwicklung von vorhandenen Vorverarbeitungsalgorithmen auf Basis bereits erhobener physiologischer EKG- und Blickbewegungsdaten
  • Berechnung von Zeit- und Frequenzdomänenmaßen der Herzratenvariabilität
  • Nutzung von Modellen des Maschinellen Lernens zur Erkennung des Operatorenzustands, insbesondere Müdigkeit

 

Das bringst du mit

  • abgeschlossenes Bachelorstudium der Informatik, Machine Learning, Data Science, Medizininformatik oder Vergleichbares
  • sehr gute Kenntnisse in Python 
  • Erfahrungen im Bereich Maschinelles Lernen und mit gängigen ML Libraries (z.B. Scikitlearn, Catboost) und Modellen
  • Erfahrungen mit der Verarbeitung physiologischer oder behavioraler Daten
  • Begeisterung für den Bereich Luft- und Raumfahrt sowie Human Factors
  • Bereitschaft, sich neu in Themen einzuarbeiten, neue Technologien auszuprobieren und selbständig weiterzuentwickeln
  • hohe Teamfähigkeit und sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

 

Wenn du deine Programmierfähigkeiten als ausreichend einschätzt, nehmen wir gerne auch Bewerbungen aus anderen Ausbildungsbereichen (Psychologie, Ingenieurwesen etc.) entgegen.

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 3974) beantwortet dir gerne:

Christian Mühl 
Tel.: L-WAHL: +49 2203 601 3121