Informatiker/in (w/m/d) - Echtzeitdatenfusion

German Aerospace Center (DLR); Bremerhaven; Vor Ort; EUR 60.000 - 85.000; Vollzeit

Zusammenfassung

DLR in Bremerhaven sucht ein Teammitglied der Gruppe Lagebild und Cybersicherheit zur Weiterentwicklung von Algorithmen zur Fusion von Radar- und Sensordaten für ein robustes, echtzeitfähiges Lagebild im maritimen Raum. Du entwickelst Methoden zur synchronisierten Datenfusion, Qualitätsbewertung und Detektion von Inkonsistenzen, mit Fokus auf Resilienz gegen Störungen.

Arbeiten erfolgen eng mit Partnern aus Forschung und Anwendung.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master/Diplom) in Informatik oder verwandter Fachrichtung.
• Fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen, insbesondere Unsupervised Learning und Anomalieerkennung.
• Erfahrung mit Sensorfusion und Zeitreihenanalyse in datenintensiven Echtzeitanwendungen.
• Praxis in der Entwicklung effizienter Algorithmen, C++ und Python.
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Aufgaben

• Konzeption und Durchführung von Forschungsarbeiten zur Fusion von Radar- und Sensordaten.
• Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur Anomalieerkennung in Zeitreihen- und Geodaten.
• Datenaufbereitung, -fusion, Zeit- und Raumalignment sowie Datenqualitätskontrolle.
• Validierung der Modelle an Feld- bzw. Simulationsdaten und Veröffentlichung der Ergebnisse.
• Präsentation der Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen.

Kenntnisse

Maschinelles Lernen

Unsupervised Learning

Anomalieerkennung

Zeitreihenanalyse

Sensordatenfusion

C++

Python

Datenstrukturen

Software-Architekturen

Docker

CI/CD

Ausbildung

Master/Diplom Informatik

Tools

cmake

git

Docker

CI/CD

Jobbeschreibung

Am Institut f fcr den Schutz maritimer Infrastrukturen in Bremerhaven erforschen und entwickeln wir innovative L f6sungen, um die Resilienz maritimer Infrastrukturen zu stärken und diese anpassungsf 01gig, sicher und nachhaltig zu gestalten. In enger Zusammenarbeit mit Partnern aus Forschung, Wirtschaft und weiteren Akteuren der maritimen Sicherheit verbinden wir technologische Innovation mit praxisnaher Expertise und bieten dir die Chance, an zukunftsweisenden Projekten mitzuarbeiten.

Das erwartet dich

Als Teammitglied in der Gruppe Lagebild und Cybersicherheit der Abteilung maritime Sicherheitstechnologien erforschst und entwickelst du innovative Algorithmen zur Fusion von Radar- mit anderen Sensordaten f fcr ein robustes, echtzeitf e4higes und bedrohungsadaptives Lagebild im maritimen Raum. Du entwickelst und testest Methoden zur synchronisierten Datenfusion, Qualitätsbewertung, Gewichtung nach Vertrauensw fcrdigkeit und Relevanz sowie zur Detektion und Korrektur von Inkonsistenzen. Besonderes Augenmerk legst du auf die Resilienz gegen St f6rungen und Angriffe (z.B. Jamming, Spoofing). Die Arbeit erfolgt in enger Kooperation mit Partnern aus Forschung und Anwendung. Die Ergebnisse fließen direkt in kombinierte Lagebildsysteme ein und werden in realen Szenarien getestet  e mit dem Ziel, fr fchzeitige Schutzma dfnahmen zu erm f6glichen und die Sicherheit maritimer Infrastrukturen nachhaltig zu stärken.

Deine Aufgaben

• Konzeption und Durchf fchrung von Forschungsarbeiten zur Fusion von Radar-, Schiffsbewegungs- und anderen Daten zur Erkennung von Sicherheitsanomalien im maritimen Raum
• Entwicklung und Implementierung von Algorithmen f fcr die Anomalieerkennung in Zeitreihen- und Geodaten, insbesondere mit Unsupervised Learning, Autoencoders und Active Learning
• Durchf fchrung der Datenaufbereitung und -fusion aus heterogenen Quellen, inklusive Zeit- und Raumalignment sowie Datenqualit e4tskontrolle
• Validierung der Modelle an Datens e4tzen aus Feldexperimenten und Langzeitmessungen
• Ver f6ffentlichung der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen

Das bringst du mit

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom) der Informatik, Software Engineering oder einer anderen relevanten Fachrichtung
• Gute Kenntnisse in maschinellem Lernen, insbesondere in Unsupervised Learning, Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse und der Anwendung auf Sensordaten
• Erfahrung in der Entwicklung effizienter Algorithmen und Datenstrukturen f fcr datenintensive Echtzeitanwendungen
• Praktische Erfahrung in der Sensordatenfusion, der Analyse groer, heterogener Datens e4tze und der Integration von Geodaten und Zeitreihen
• Programmierkenntnisse in C++ und Python, sowie Erfahrung mit Datenstrukturen, Algorithmen, Software-Architekturen und Entwicklungswerkzeugen (z.B. cmake, git, Docker, CI/CD)
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie die F e4higkeit, komplexe Forschungsergebnisse klar und pr e4zise zu kommunizieren

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 4654) beantworten dir gerne

Jannis Stoppe
Tel.: [phone]
oder Maurice Stephan
Tel.: [phone]