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Masterarbeit über maschinelles Lernen für die Konnektivität in Non-Terrestrial Networks (w/m/d)
Stellenbeschreibung
Kennziffer:  4775
Arbeitsort:  Oberpfaffenhofen
Eintrittsdatum:  01.06.2026
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 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!

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 bis hin zur Demonstration neuer Verfahren und Systeme im realen Umfeld und sind in die DLR-Programme Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr sowie Sicherheit und Digitalisierung eingebettet.

Das erwartet Dich

Die Forschungsgruppe Advanced Information Processing hat sich zum Ziel gesetzt, neueste theoretische Erkenntnisse in praktische Anwendungen innerhalb von Informationsverarbeitungssystemen umzusetzen. Das Fachgebiet der Gruppe reicht von der Quantenfehlerkorrektur bis hin zum intelligenten Datenmanagement. Dabei werden modernste Kommunikationstheorien wie die semantische Kommunikation und das „Age of Information“ erforscht, um die Grenzen der Datennutzung und -verbreitung zu erweitern.

 

Deine Aufgaben

In dieser Arbeit wird der Kandidat Machine-Learning-Lösungen für nicht-terrestrische Kommunikationssysteme entwickeln. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Implementierung der Empfängerkette für ein IoT-LEO-Satellitenszenario (Low Earth Orbit). Ziel der Arbeit ist es, die aktuellen Empfängeralgorithmen zu verbessern, indem Machine-Learning-Modelle in etablierte Signalverarbeitungslösungen integriert werden, insbesondere in anspruchsvollen Szenarien, in denen herkömmliche Algorithmen an ihre Leistungsgrenzen stoßen.

 

Dein Profil

  • gute Kenntnisse der Prinzipien des Machine Learning
  • Vorerfahrung in der Implementierung und im Testen von ML-Algorithmen
  • gute Programmierkenntnisse sind von Vorteil
  • Hintergrundwissen im Bereich Satellitenkommunikationssysteme
  • hervorragende akademische Leistungen 

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 4775) beantwortet dir gerne:

 

Dr. Estefania Recayte
Tel.: +49 (0)8153 - 28 2327