Das Institut für Kommunikation und Navigation des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) widmet sich der missionsorientierten Forschung in ausgewählten Bereichen der Kommunikation und Navigation. Die Arbeiten reichen von theoretischen Grundlagen bis hin zur Demonstration neuer Verfahren und Systeme im realen Umfeld und sind in die DLR-Programme Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr, Sicherheit und Digitalisierung eingebettet.
Das erwartet dich
Die Abteilung Nautische Systeme des Institutes für Kommunikation und Navigation des DLR entwickelt und erprobt u.a. neue Verfahren und Technologien zur land- und bordseitigen Unterstützung bei der Schiffsführung.
Der Fokus der Arbeitsgruppe „Verkehrslagesysteme“ (VLS) liegt in der Fusion und Bewertung von aus unterschiedlichen Sensoren und Quellen stammenden Daten sich bewegender Objekte. Ziel ist die Ableitung eines robusten Verkehrslagebildes aus kooperativen und nicht kooperativen Systemen. Die Arbeitsgruppe erforscht dazu vorrangig stochastische Methoden der Sensorfusion, Methoden aus Bereichen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz, sowie deren effiziente Implementierung auf Mehrkernarchitekturen mit dem Ziel Lagebilder in Echtzeit zu generieren.
Soweit mit den betrieblichen Abläufen vereinbar, bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Ihre Tätigkeit anteilig, unter den Bedingungen mobilen Arbeitens durchzuführen. Zudem können Sie Ihre Arbeitszeit, unter der Einhaltung einer Kernarbeitszeit, flexibel gestalten.
Deinen Aufgaben
- wissenschaftlicher Erkenntnisgewinn im Bereich von radarbasierter Verfolgung von Schiffen erweitern und im Rahmen von Messkampagnen demonstrieren
- Entwicklung neuartiger Algorithmen zur Verfolgung von ausgedehnten Objekten mit Hilfe statischen und dynamischen X-Band Radarstationen
- Durchführung intensiver Literaturrecherche auf dem Gebiet von Multisensor Extended Target Tracking für RADAR und LiDAR basierten Sensorquellen
- Entwicklung und Implementierung von klassischen und Neural Network basierten Algorithmen zur Objektverfolgung in Python, C++ und CUDA
Das bringst du mit
- Du hast ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni) der Naturwissenschaften (z.B. Physik, Angewandte Mathematik) oder Ingenieurswissenschaften (z.B. Informatik, Steuerungs- und Regelungstechnik) oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge mit Note gut oder besser.
- erste Fachkenntnisse im Bereich Objekt Verfolgung und Kalman Filter
- Erfahrungen in der Analyse großer Datensätze (BIG-Data)
- Du hast bereits Forschungserfahrung im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und/oder der Künstlichen Intelligenz (KI).
- Du bringst Erfahrung in der Modellierung / Erstellung / Entwicklung von Anwendung zur Prozessierung von Daten in Echtzeit in Python oder C++ mit.
- Du verfügst über die Fähigkeit zum Verfassen von Journalbeiträgen und technischen Dokumentationen.
- gute Deutschkenntnisse und sehr gute Englischkenntnisse (Wort und Schrift)
Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenstellung bis zur Entgeltgruppe 13 TVöD.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 4197) beantwortet Dir gerne:
Dr. Michailas Romanovas
Tel.: +49 3981 480 464