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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Algorithmen im Bereich des hybriden Quantencomputings

Jena

Datenanalyse
Deep Learning
Forschung
Machine Learning
Python
company visual

TÄTIGKEIT: Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit

Ihre Mission:

Der Schwerpunkt des DLR Instituts für Datenwissenschaften in Jena liegt darin, Lösungen für die großen Herausforderungen des Digitalisierungszeitalters zu finden. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Bereiche Datengewinnung und -mobilisierung, Datenmanagement und -aufbereitung und Datenanalyse und -intelligenz.

Im Rahmen der Quantencomputerinitiative des DLR wird das Institut für Datenwissenschaften in einem Kooperationsprojekt mit der Industrie das Potential von hybridem Quantum-High-Performance-Computing anhand einer ausgewählten industrierelevanten Fragestellung untersuchen. Konkret soll ein hybrider Algorithmus, der Elemente von klassischem High-Performance-Computing und Maschinellem Lernen mit sogenanntem „Quantum Machine Learning" kombiniert, zur Anomaliedetektion in Verbindung mit Methoden der Kausalen Inferenz entwickelt, angewandt und evaluiert werden. Hierfür wird außerdem eine hybride Recheninfrastruktur aufgebaut, welche klassische Rechner mit Quantencomputern oder entsprechenden Simulatoren verbindet.

Für dieses Projekt suchen wir eine/n engagierte/n Mitarbeiter/in mit Erfahrung im Bereich des Maschinellen Lernens und Erfahrung oder Interesse an Quantumcomputing allgemein und Quantum Machine Learning speziell. In Anbetracht der wachsenden Bedeutung und des enormen Potentials von Quantumcomputing bietet diese Position eine außerordentlich attraktive (Weiter-)Qualifizierungsmöglichkeit. Durch die Industriebeteiligung können außerdem wertvolle Kontakte geknüpft werden.

Die Position ist der Arbeitsgruppe „Kausale Inferenz" zugeordnet. Diese Gruppe entwickelt theoretische Grundlagen, Algorithmen und zugängliche Softwarewerkzeuge für kausale Inferenz und maschinelles Lernen und arbeitet eng mit Anwendern der Methoden zusammen. Die Kausale Inferenz ist ein herausforderndes und vielversprechendes Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, dessen Nutzung auf viele Anwendungsbereiche von kritischer Bedeutung für die Gesellschaft ist. Zu den methodischen Kernthemen gehören Kausale Inferenz für raum-zeitliche dynamische Systeme, maschinelles Lernen, Deep Learning und nichtlineare Zeitreihenanalyse.

Ihre Aufgaben beinhalten:

  • Literaturrecherchen zu neuen Entwicklungen im Bereich des Quantum Machine Learning
  • Analyse und Bewertung bestehender Algorithmen zur Anomaliedetektion und Kausalen Inferenz im Hinblick auf deren Erweiterbarkeit zu hybriden Algorithmen durch Kombination mit Quantum Machine Learning
  • Entwicklung und Implementierung entsprechender hybrider Algorithmen
  • Anwendung und systematische Evaluation der hybriden Algorithmen auf Telemetriedaten
  • Zusammenarbeit und Abstimmung mit anderen Projektbeteiligten

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Physik, Informatik, Mathematik oder einem inhaltlich verwandten Studiengang
  • mehrjährige Erfahrungen in der selbstständigen und eigenverantwortlichen Bearbeitung komplexer Forschungsaufgaben
  • nachgewiesene Praxiskenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens
  • Spezialkenntnisse und mehrjährige Berufserfahrung im Bereich des Quantencomputing und des Quantum Machine Learning
  • gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung mit Python
  • gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Interesse an der Mitarbeit in Industriekooperationen
  • Bereitschaft zur Genehmigung einer Sicherheitsüberprüfung nach dem Sicherheitsüberprüfungsgesetz des Bundes (SÜG)
  • ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit wünschenswert
  • Promotion im Bereich Physik, Informatik, Mathematik oder vergleichbaren Bereichen wünschenswert
  • Kenntnisse von Verfahren zur Anomaliedetektion und Kausaler Inferenz sind von Vorteil
  • gutes Deutsch in Schrift und Wort sind von Vorteil

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.

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Forschung
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Informatik
Informationstechnik
Mathematik
Naturwissenschaften
Abschluss
Master/Diplom
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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
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