3 beste Stellen als data scientist in thüringen – aktuell auf Personalsuche

Informatiker/in, Mathematiker/in, Data Scientist, o.ä. (m/w/d)
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR) —Jena
- Vollzeit
- Doktorat
- Informatik
- Datenanalyse
- Weiterbildungsprogramme
14 Tage
Data Scientist (m/w/d)
Q-Sensei GmbH —Erfurt
- Informatik
- Datenanalyse
- Englisch
Data Scientist (m/w/d)
Finanz-DATA GmbH —Gotha
- Vollzeit
- Azure
- Informatik
- Englisch
- Homeoffice-Möglichkeit

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Informatiker/in, Mathematiker/in, Data Scientist, o.ä. (m/w/d)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR) -
Jena

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Details zur Stelle

Vollzeit
vor 14 Tagen

Leistungen

Weiterbildungsprogramme

Qualifikationen

TensorFlow
Doktorat
Informatik
Datenanalyse
Englisch
Machine Learning
Diplom
Keras
Künstliche Intelligenz
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Kennziffer: 5129

Arbeitsort: Jena

Eintrittsdatum: sofort

Karrierestufe: Absolventinnen & Absolventen, Berufserfahrene, Promotion

Beschäftigungsgrad: Vollzeit

Dauer der Beschäftigung: 3 Jahre

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!

Am Institut für Datenwissenschaften in Jena beschäftigen wir uns damit, das Datenrückgrat für alle Anwendungsbereiche des DLR (Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr, Sicherheit) Realität werden zu lassen. Dafür entwickeln und erforschen wir in interdisziplinärer Arbeit Methoden mit Fokus auf Anwendungen z. Bsp. für nachhaltige und kreislaufgerechte Prozesse, resiliente Lieferketten, datengetriebene Wertschöpfungsketten oder robuste Entscheidungsunterstützung. Die so entwickelten Methoden werden in Kooperation mit anderen DLR-Instituten und externen Partnern zur Anwendung gebracht, sei es im Rahmen gemeinsamer Projekte oder im Rahmen von Technologietransferaktivitäten.

„Die Gruppe Maschinelles Lernen hat die wissenschaftliche Zielstellung innovative lernbasierte Methoden zur Analyse realwertiger Daten zu entwickeln. Dazu werden in Kooperation mit anderen DLR-Instituten praktische Anwendungsfälle mittels maschineller Lernverfahren untersucht. Ein Schwerpunkt der Forschungsarbeit der Gruppe liegt im Bereich erklärbare KI (XAI), um KI-Modelle nachvollziehbar, transparent und erklärbar zu gestalten. Das ist z.B. im sicherheitskritischen Umfeld relevant, sowie dort, wo der Mensch mit KI-Modelle arbeitet und gegebenenfalls sogar interagiert. Der/der Stelleninhaber/in soll im Rahmen von DLR-internen Projekten, vorrangig aus der Luftfahrt die Expertise der Gruppe im Bereich XAI unterstützen, stärken und erweitern. Ausgehend von bestehenden Methoden, sollen maschinelle Lernverfahren zur transparenten, nachvollziehbaren und verifizierten Erkennung von menschlichen Zuständen, wie Müdigkeit oder Aufmerksamkeit, auf Basis von Blickdaten oder anderen physiologischen Daten erforscht, entwickelt und verbessert werden.

Das erwartet dich

Die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten der Abteilung Datenanalyse und -intelligenz zielen darauf ab, Wissen aus Daten zu generieren und ein tieferes Verständnis für komplexe Datensätze und die damit in Verbindung stehenden Prozesse zu entwickeln. Wir entwickeln datengetriebene Ansätze, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen - ein Konzept, das wir als "Knowledge from Data" bezeichnen.

Deine Aufgaben

Forschung und Entwicklung erklärbarer maschineller Lernverfahren zur Steigerung von Nachvollziehbarkeit und Transparenz von KI-Verfahren für menschliche Anwender
Umsetzung und prototypische Implementierung der Methoden und Modelle in Python und dessen Frameworks für maschinelle Lernverfahren, wie PyTorch oder Keras/Tensorflow (o.ä.)
Durchführung und wissenschaftliche Auswertung von numerischen Experimenten zur Validierung der entwickelten Methoden auf verschiedenen Datensätzen und zum Vergleich mit bestehenden Algorithmen
Dokumentation der neu entwickelten Algorithmen in Form von Softwaredokumentation und wissenschaftlichen Beiträgen in Fachzeitschriften oder auf Konferenzen
Ermittlung von neuen Forschungsfeldern durch den intensiven Austausch mit weiteren Anwendungsdomänen
inhaltliche Unterstützung bei der Einwerbung von Forschungsprojekten/Drittmitteln

Das bringst du mit

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) in Informatik, Mathematik, Statistik, oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge
Fachkenntnisse in Bereich Datenanalyse, Zeitreihenanalyse, Maschinelles Lernen, Deep Learning, künstliche Intelligenz oder verwandten Gebieten
Erfahrung in der Modellierung / Entwicklung / Implementierung von maschinellem Lernverfahren, insbesondere aus dem Bereich XAI
Erste Erfahrungen in der selbstständigen und eigenverantwortlichen Bearbeitung von komplexen Forschungsarbeiten
Praktische Programmierkenntnisse (Python, o.ä.; Erfahrungen mit Frameworks wie Tensorflow/Keras oder PyTorch sind vorteilhaft)

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position ( Kennziffer 5129 ) beantwortet dir gerne:

Prof. Christian Thiel
Tel.: +49 3641 30960 128

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!

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