Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Software Ingenieur/in (w/m/d)

Weßling

Dokumentation

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Hardware

Machine Learning

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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 Galileo Kompetenzzentrum, Organisationseinheit Systemanalyse und -Evolution in Oberpfaffenhofen suchen wir eine/n Software Ingenieur/in (w/m/d), Softwareengineering für Simulation und Maschinelles Lernen

Das erwartet Sie:

Das Galileo Kompetenzzentrum widmet sich als zentrale Aufgabe der Weiterentwicklung des europäischen Satellitennavigationssystems Galileo. Gemeinsam mit den wissenschaftlichen Instituten und Einrichtungen des DLR werden u.a. die Performance von Galileo und anderen existierenden Systemen analysiert, neue Ideen und vielversprechende Technologien entwickelt, getestet und validiert sowie in enger Kooperation mit der Industrie zur Einsatzreife geführt. Die Abteilung Systemanalyse und Evolution hat eine zentrale Funktion. Sie analysiert bestehende Satellitennavigationssysteme, entwickelt Technologieszenarien für zukünftige Generationen und konzipiert Weltraummissionen. Die Kernkompetenzen der Abteilung liegen im Bereich des System Engineering, des System Modeling, des Requirement Engineering sowie der Simulation des Leistungsniveaus von Systemkomponenten und Diensten.

Werden Sie Teil des Teams und übernehmen folgende Aufgaben:

Entwurf und Entwicklung von GNSS bezogenen Simulationen im Rahmen von S²VSE

Analyse von bestehenden und neuen GNSS bezogenen Szenarien mit dazugehöriger Literaturrecherche
Entwurf eines Simulationsmoduls basierend auf den Ergebnissen der Analyse
Entwicklung von neuen Modulen und Bibliotheken für die Simulation
Validierung der Ergebnisse, Erstellen zugehöriger Dokumentation sowie das Anlegen von Unit Tests

Analyse der Anwendbarkeit sowie Implementierung von Verfahren des Maschinellen Lernens auf GNSS bezogene Simulationen

Analyse und Evaluation bezüglich der Anwendbarkeit von Maschinellen Lernens auf verschiedene Bereiche der Simulation
Implementieren von verschiedenen Verfahren des Maschinellen Lernens innerhalb von Simulationsmodulen

Softwarewartung und Optimierung von aktuellen Simulationen und der Simulationsumgebung

Wartung und gegebenfalls Erweiterung von bestehenden Komponenten mit Aktualisierung von Dokumentation und Unit Tests
Pflege und Verwaltung des dazugehörigen Version Control Systems
Integration von Modulen in die ausführende Simulationsumgebung
Wartung und Versionierung von bestehenden Integrationen

Das erwarten wir von Ihnen:

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) der Fachrichtung Informatik, Data Science oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge
Gute Kenntnisse und Erfahrungen in Python
Kenntnisse und Erfahrungen im Software Engineering (z.B. Git, Unittests)
Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich Maschinelles Lernen
Verhandlungssicher in Englisch (Wort und Schrift)
Team- und Kommunikationsfähigkeit sowie strukturierte Arbeitsweise
Reisebereitschaft und Bereitschaft zur Sicherheitsüberprüfung (falls projektbedingt notwendig)
Die folgenden Kenntnisse sind zusätzlich von Vorteil:
Sprachkenntnisse in Deutsch (Wort und Schrift)
Vorkenntnisse im Bereich GNSS
Kenntnisse und Erfahrung im Bereich Hardware und Hardwareanforderungen
Kenntnisse im Bereich Software-Parallelisierung
Kenntnisse in anderen Programmiersprachen z.B. C(++) oder Fortran

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.