Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Masterand/in (w/m/d) Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau o. ä.
Köln
Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 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. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!
Für unser Institut für Solarforschung in Köln suchen wir eine/n Masterand/in (w/m/d) Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau o. ä., Entwicklung und Untersuchung von generalisierenden Neuronalen Netzen für die Heliostatkalibration
Das erwartet Sie:
Das Institut für Solarforschung des DLR trägt mit seinen Leistungen und Arbeitsergebnissen dazu bei, eine rationelle und umweltfreundliche Energieversorgung technisch und wirtschaftlich zu ermöglichen. In der Abteilung Konzentrierende Solartechnologien betreiben wir experimentelle und rechnergestützte Forschung, Entwicklung und Erprobung für das intelligente Solarkraftwerk der Zukunft.
In solarthermischen Kraftwerken wird die solare Einstrahlung mit Hilfe von bis zu mehreren tausenden nachführbaren Spiegeln, auch Heliostate, auf einen zentralen Receiver konzentriert. Eine zentrale Aufgabe für den Betrieb des Solarkraftwerks besteht darin, die Ausrichtung der Heliostate in Abhängigkeit der Aktuatoren möglichst gut bestimmen und steuern zu können, um die Strahlungsverteilung auf dem Receiver zu regeln. Stand der Technik sind physikalisch beschriebene Rigid-Body-Modelle, aber auch Neuronale Netze haben sich in einigen Untersuchungen als äußerst geeignet für diese Problemstellung gezeigt. Aufgabenbereich dieser Abschlussarbeit ist es, ein Neuronales Netz zu entwickeln, welches im Vergleich zu vorherigen Ansätzen generalisierend für das gesamte Heliostatfeld angewandt wird. Zu den Aufgaben gehört es:
- eine passende Netzwerkarchitektur zu indentifizieren
- das Neuronale Netz für die gegebene Problemstellung anzupassen und zu implementieren
- das Modell mit vorhandenen Daten aus dem Kraftwerksbetrieb validieren
Dein Betreuer wird Dich während des gesamten Prozesses unterstützen. Sei Teil unseres Teams und gestalte die Zukunft der Solarenergie mit!
Das erwarten wir von Ihnen:
- Du bist Masterstudent/in der Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Computational Engineering Science, Mathematik, Physik oder verwandten Studiengängen
- Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Python sowie Pytorch, die es Dir ermöglichen, selbstständig an State oft the Art Machine Learning Modellen zu arbeiten
- Du bringst überdurchschnittliche Studienleistungen mit sowie Vorkenntnisse in den Bereichen Machine Learning
- Du überzeugst durch eine strukturierte, selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise
- Du bringst sehr gute Englischkenntnisse mit, die zum Studium der Fachliteratur notwendig sind
- Bitte schreibe in deine Bewerbung detailliert was Du bereits im Bereich Machine Learning gemacht hast. Ob in der Uni oder ob es ein privates Projekt war spielt keine Rolle. Was hast Du programmiert? Welche Modelle hast Du genutzt? Welche Deep Learning Bibliotheken hast Du benutzt?
Unser Angebot:
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 Ihnen 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.
Weitere Angaben:
- Eintrittsdatum: sofort
- Dauer: 6 Monate
- Vergütung: Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 05 TVöD.
- Kennziffer: 94726
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