20 beste Stellen als mathematiker in th – aktuell auf Personalsuche

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.

Das erwartet dich

In der Abteilung DW-DAI werden Methoden entwickelt und angewandt, die die Analyse komplexer und großer Datensätze ermöglichen. Hier wird auf Verfahren des Maschinellen Lernens, der Kausalen Inferenz sowie domänenspezifisches Prozesswissen zurückgegriffen.

Die Gruppe „Kausale Inferenz“ hat die wissenschaftliche Zielstellung, zu einem datengetriebenen Verständnis komplexer dynamischer Prozesse beizutragen. Zu diesem Zwecke entwickelt die Gruppe Methoden und Software aus den Bereichen kausale Inferenz und statistisches Lernen und wendet diese an. Dabei verfolgt die Gruppe einen anwendungsgetriebenen Ansatz. Neben einer engen Zusammenarbeit mit den AnwenderInnen der Methoden bedeutet dies, aus den Anwendungen heraus Bedarfe zu identifizieren und diese Bedarfe durch gezielte Weiterentwicklungen der Methoden zu adressieren. Ein spezieller Fokus der Gruppe liegt auf Zeitreihendaten. Darüber hinaus arbeitet die Gruppe im Bereich des quantenmaschinellen Lernens.

Deine Aufgaben

Literaturrecherchen mit dem Ziel, Methoden und Software aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und dynamische Systeme kritisch zu bewerten und für die eigene Arbeiten nutzbar zu machen (Ist-Analyse)
Ausarbeitung von Konzepten zur (Weiter-)Entwicklung von Algorithmen zur datengetriebenen Analyse dynamischer Systeme und Ursachenanalyse, z.B. für sogenannte Root Cause Analyse
Umsetzung der Konzepte durch Implementierung der Algorithmus in Python Software, sowie die Anwendung der implementierten Algorithmen auf synthetisch erzeugte Testdatensätze und/oder Realdatensätze
Evaluation der Leistungsfähigkeit der Algorithmen durch systematische Auswertung der Ergebnisse der Anwendung der Algorithmen anhand geeigneter Metriken (z.B. Sensitivität, Spezifität, Rechendauer, etc.)
Dokumentation der Implementierung, der Anwendungen und der Evaluation der Leistungsfähigkeit der Algorithmen
Prüfung der Arbeitsergebnisse in Hinblick auf eine potentielle Patentierbarkeit und ggf. (Mit-)Arbeit im Prozess der Patentbeantragung

Das bringst du mit

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) in Mathematik, Physik, Statistik, Informatik, Datenwissenschaften oder einem anderen für die Tätigkeit relevanten Studiengang
Fachkenntnisse in den Bereichen dynamische Systeme und statistische Modellierung
Erste Erfahrung in der Bearbeitung von Forschungsaufgaben, vorzugsweise mit Schwerpunkten dynamische Systeme sowie statistische und kausale Modellierung
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
Sehr gute englische Sprachkenntnisse in Schrift und Wort
Erfahrung in der Erstellung von wissenschaftlichen Publikationen

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 5801 ) beantwortet dir gerne:

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

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