Das DLR-Institut für Instandhaltung und Modifikation widmet sich der Gestaltung der Zukunft der Luftfahrt durch Forschung und Technologietransfer. Mit der Vision „We Maintain Mobility for a Sustainable Future“ liegt der Fokus des Instituts auf Analysen des Lebenszyklus, Wartungstechnologien und der Optimierung digitaler Prozesse, um die technischen Operationen in der Luftfahrt zu verbessern.
Das erwartet dich
In der Abteilung Prozessoptimierung und Digitalisierung im DLR Institut für Instandhaltung und Modifikation erwartet dich ein dynamisches Team aus Wissenschaftlern/innen. Wir erforschen neue Konzepte für eine digitalisierte Instandhaltung. Dies umfasst u.a. digitale Zwillinge, Methoden zur Datenanalyse für die Zustandsüberwachung und -vorhersage, neue Ansätze zur automatisierten Interaktion vernetzter Stakeholder, KI-Methoden sowie neue Methoden zur dynamischen Prozessmodellierung und -simulation.
Deine Aufgaben
Digitales Wissen über einzelne Flugzeuge findet sich heute in unterscheidlichen, verteilten Datenquellen, z.B. Instandhaltungsdokumentation und Handbücher. Um dieses Wissen zugänglich zu machen, müssen die Datenquellen miteinander verknüpft werden. Du unterstützt die Entwicklung eines KI-basierten Defect Managements für die Flugzeuginstandhaltung und trägst zur Erstellung einer End-to-End-KI-Lösung bei - vom Text-Mining bis zur Implementierung Domänen-spezifischer virtueller Assistenten basierend auf State-of-the-Art-Tools und Methoden.
Das bringst du mit
* laufendes Master-Studium im Bereich Informatik, Datenwissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang
* Erfahrungen in der Programmierung mit Python
* Erfahrungen im Umgang mit maschinellem Lernen, insbesondere mit Sprachmodellen
* Erfahrungen mit MLOps, LLMOps (Docker, Git, CI/CD)
* Verständnis von NLP-Methoden, Text-Analyse, OCR, NLP APIs, RAG, Langchain
* Sprachkenntnisse: Deutsch und Englisch
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1643) beantwortet dir gerne:
Florian Raddatz
Tel.: +49 40 2489641 120