Studentische Aushilfe (w/m/d) – Machine Learning

Salary: 24.500 - 44.500 € per year

Requirements:

Immatrikulation in einem wissenschaftlichen Masterstudium, vorzugsweise in Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science, Luft- und Raumfahrt oder einem vergleichbaren naturwissenschaftlich-technischen Studiengang

Gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, bevorzugt Python

Erfahrung im Umgang mit Versionskontrolle und modernen Entwicklungsprozessen, idealerweise mit Git und CI/CD

Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Solide Kenntnisse in Statistik sowie in Machine Learning und Deep Learning

Idealerweise erste Erfahrungen mit fortgeschrittenen Themen wie Federated Learning, Explainable AI, Anomaly Detection in Time Series oder Self-Supervised Learning

Idealerweise Kenntnisse oder praktische Erfahrung in der Analyse von Zeitreihendaten

Idealerweise erste Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten, beispielsweise durch Seminar-, Projekt- oder Abschlussarbeiten sowie beim Verfassen wissenschaftlicher Texte

Idealerweise reichst du mit deiner Bewerbung Code-Beispiele, ein Git-Repository oder andere Nachweise praktischer Programmiererfahrung ein

Responsibilities:

Evaluierung und Validierung ausgewählter Machine- und Deep-Learning-Methoden anhand verfügbarer Datensätze und Benchmarks

Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung anwendbarer ML-Pipelines für Zeitreihendaten

Integration und Deployment entwickelter Lösungen in bestehende Simulationsumgebungen und/oder hardware-nahe Systeme

Wissenschaftliche Analyse und Bewertung fortgeschrittener ML-Konzepte, Methoden und Architekturen hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit in der Raumfahrtdomäne

Selbstständige Einarbeitung in neue wissenschaftliche Fragestellungen sowie Erarbeitung relevanter Literatur und Methoden

Aufbereitung, Dokumentation und Präsentation von Ergebnissen

Mitarbeit an wissenschaftlichen Publikationen

Technologies:

AI

CI/CD

Git

Hardware

Machine Learning

Python

More:

Das Galileo Kompetenzzentrum widmet sich der Weiterentwicklung des europäischen Satellitennavigationssystems Galileo. Gemeinsam mit den wissenschaftlichen Instituten und Einrichtungen des DLR analysieren wir die Performance von Galileo und anderen bestehenden Systemen, entwickeln, testen und validieren neue Ideen und Technologien und führen diese in enger Zusammenarbeit mit der Industrie zur Einsatzreife. Die Abteilung Raum- und Bodensegmenttechnologien analysiert bestehende Systeme und leitet daraus Spezifikationen für neue Technologien im Bereich der Bodensysteme und Satellitenelemente ab. In dieser studentischen Teilzeittätigkeit beschäftigst du dich mit Machine und Deep Learning für die Raumfahrt, insbesondere mit komplexen technischen Zeitreihendaten sowie der Entwicklung, Evaluierung und Integration geeigneter Verfahren. Der Schwerpunkt liegt unter anderem auf unsupervised und semi-supervised learning. Arbeitsort ist Oberpfaffenhofen, der Eintritt ist zum 01.07.2026 vorgesehen; die Beschäftigungsdauer beträgt 3–6 Monate. Die Vergütung richtet sich nach den geltenden Tarifverträgen des öffentlichen Dienstes (Bund) und erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 3/5 TVöD Bund. Wir stehen für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung, fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung durch zahlreiche Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen; insbesondere möchten wir den Anteil von Frauen in Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

last updated 39 week of 2026