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

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 als zentrale Aufgabe der Weiterentwicklung des europäischen Satellitennavigationssystems Galileo. Gemeinsam mit den wissenschaftlichen Instituten und Einrichtungen des DLR analysieren wir unter anderem die Performance von Galileo und anderen existierenden Systemen, entwickeln neue Ideen und vielversprechende Technologien, testen und validieren sie und führen sie in enger Kooperation mit der Industrie zur Einsatzreife. Unsere Abteilung Raum- und Bodensegmenttechnologien analysiert bestehende Systeme und leitet Spezifikationen für neue Technologien im Bereich der Bodensysteme und Satellitenelemente ab. Für die Tätigkeit arbeiten wir mit modernen Methoden des Machine und Deep Learning im Anwendungsfeld der Raumfahrt, mit Schwerpunkt auf der Analyse technischer Zeitreihendaten sowie der Entwicklung, Evaluierung und Integration praxisnaher Verfahren. Wir bieten dir eine studentische Teilzeitstelle in Oberpfaffenhofen ab dem 01.07.2026 für 3–6 Monate mit Vergütung nach den jeweils geltenden Tarifverträgen des öffentlichen Dienstes (Bund). Wir stehen für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung, fördern eigenverantwortliches Arbeiten sowie die individuelle Weiterentwicklung und unterstützen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen.

last updated 39 week of 2026