Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Student/in (w/m/d) Informatik

Sankt Augustin

Neural Networks

Python

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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 Institut für Softwaretechnologie in Sankt Augustin suchen wir eine/n Student/in (w/m/d) Informatik, Graph Neural Networks für Anomaliedetektion in zeitbehafteten Sensordaten

Das erwartet Sie:

In Ihrer Masterarbeit explorieren Sie den Einsatz von Graph Neural Networks (GNNs) zur Anomaliedetektion in Sensordaten. Anomalien können hier sowohl Kontextanomalien sein, z.B. Sensoren zeigen Zeit und ortsabhängig auffällige Werte, als auch Punktanomalien, z.B. einzelne Sensoren sind außerhalb des erwarteten Wertebereichs. Ein wichtiger Teil der Arbeit wird sein detektierte Anomalien menschenverständlich und nachvollziehbar darzustellen, um eine adäquate Anomaliebehandlung zu unterstützen.

Das erwarten wir von Ihnen:

laufendes Masterstudium in Informatik oder ähnlich
Kenntnisse in Graph Neural Networks
Programmierkenntnisse in Python
Interesse sich in das Thema Anomaliedetektion in Sensordaten einzuarbeiten

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.