Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Anomaliedetektion für Detektorsysteme im maritimen Einsatz

Bremerhaven

C
C++
Forschung
Python
company visual

TÄTIGKEIT: Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit

Ihre Mission:

Der Schutz und die Sicherheit kritischer Infrastrukturen ist eine essentielle Grundlage für die wirtschaftliche Prosperität und Stabilität von Staaten und Gesellschaften. Dieser Aufgabe widmet sich das Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen und entwickelt dafür Konzepte, Verfahren und Technologien, die sowohl zur Beurteilung als auch zur Verbesserung des Sicherheitsstatus maritimer Infrastrukturen unter Betrachtung der drei Ebenen Mensch, Technologie und Gesamtsystem dienen. Ein Schwerpunkt der Abteilung Maritime Sicherheitstechnologien ist die Erkennung von Anomalien in Daten, die von diversen Detektorsystemen in maritimen Umgebungen stammen. Hierbei werden insbesondere Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt. Die entwickelten Algorithmen werden zur Erkennung seltener Ereignisse in Daten von tomographischen Scanningsystemen sowie bei der Analyse von Zeitreihen verschiedener optischer und akustischer Sensorsysteme genutzt. Ziel dieser Arbeit ist die Verbesserung des allgemeinen Sicherheitsniveaus innerhalb maritimer Infrastrukturen. Erreicht werden soll dies durch die Identifizierung von Ereignissen und Mustern, die mit dem Auge gegebenenfalls nicht direkt erkennbar sind, aber auf eine Bedrohung oder illegale Aktivitäten hinweisen können.

Die Stelle umfasst die Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung seltener Anomalien in den Dichteverteilungen, die durch das Scannen von Frachtcontainern mit einem neuartigen Myonentomographiesystem erfasst werden. Dieses nutzt die natürliche kosmische Strahlung und soll eine vollautomatische Erkennung von Bedrohungen und eine Entscheidungsfindung ermöglichen, ohne dass die Fracht entladen werden muss. Anomalien in den Daten können das Ergebnis von gefährlichen oder geschmuggelten Gegenständen sein, die unter Materialien mit ähnlicher Dichte in einem Frachtcontainer versteckt sind. Parallel dazu wird untersucht, inwieweit sich diese Methoden auf andere maritime Detektorsysteme, z.B. optische oder hydroakustische Systeme, deren Daten insbesondere auch Zeitreihen ergeben können, übertragen lassen. In diesem Zusammenhang sollen nach Möglichkeit auch entsprechende Methoden implementiert und bewertet werden. Die Möglichkeit zur Promotion wird unterstützt.

  • Entwicklung, Implementierung, Optimierung und Vergleich geeigneter Algorithmen zur Erkennung von Anomalien und seltenen Ereignissen
  • Profiling der entwickelten Algorithmen zur Ermittlung und Optimierung der Rechenleistung und Ausführungszeit pro Datenframe
  • Testen und Validieren der implementierten Algorithmen; Vergleich der Vorhersagen der entwickelten Algorithmen mit Daten, die bekanntermaßen Anomalien enthalten, und mit Daten, die keine Anomalien enthalten
  • Integration und Erprobung von positiv bewerteten Algorithmen in die endgültigen Analyseketten bestehender Instrumente und Systeme

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Informatik, Physik, angewandter Mathematik oder vergleichbar
  • Erfahrung in der Entwicklung von Algorithmen mit Methoden des maschinellen Lernens
  • Erfahrung im wissenschaftlichen Schreiben und in der Präsentation von Ergebnissen
  • Ausgezeichnete Programmierkenntnisse (Python, C/C++)
  • Kenntnis der englischen Sprache in Wort und Schrift
  • sehr gute Kommunikationsfähigkeiten wünschenswert

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert.Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können.Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik.Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Job-Infos
Berufsfelder
Forschung
Studienfächer
Informatik
Informationstechnik
Mathematik
Naturwissenschaften
Abschluss
Master/Diplom
Unternehmen
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