About this role
Kennziffer: 6384
Arbeitsort: Braunschweig
Eintrittsdatum: ab sofort
Karrierestufe: Absolventinnen & Absolventen; Berufserfahrene
Beschäftigungsgrad: Teilzeit; Vollzeit
Dauer der Beschäftigung: 3 Jahre
Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).
Hinweis: Voraussetzung für die Einstellung beim DLR ist die Sicherheitsüberprüfbarkeit nach dem Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG) sowie die Bereitschaft für eine Sicherheitsüberprüfung nach §8 ff. SÜG
Das Institut für Flugführung betreibt in interdisziplinären Forscherteams grundlagen- und anwendungsorientierte Forschung zur optimalen Führung von Luftfahrzeugen am Boden und in der Luft. Dazu nutzt es eine integrierte Versuchsinfrastruktur. Ziel ist es, den Luftraum flexibler und effizienter zu nutzen und Flughäfen auf optimalen Durchsatz auszurichten, bei gleichzeitiger Minimierung des Treibstoffverbrauchs und der Umweltbelastung.
Das erwartet dich
Die Abteilung „Unbemannte Luftfahrzeugsysteme“ erforscht Konzepte und Technologien, die eine Integration von unbemannten Luftfahrzeugen (UAS) in den kontrollierten und unkontrollierten Luftraum ermöglichen. Die Fachgruppe „Manned-Unmanned Mission Management“ spezialisiert sich hierbei auf das Missionsmanagement einzelner sowie im Schwarm agierender UAS. Eine optimale und effiziente Aufgabenverteilung sowie optimierte Missions- und Pfadplanungsverfahren zur Steuerung und Koordinierung der UAS sind wichtige Elemente, um einen möglichst effizienten Einsatz von einzelnen oder auch im Schwarm agierenden UAS zu gewährleisten.
In diesem Kontext sollen Optimierungsverfahren erforscht und entwickelt werden, die eine dynamische, aufgabenbasierte und kooperative Missionsplanung für den Einsatz von UAS-Schwärmen unter komplexen Rahmenbedingungen ermöglichen. Insbesondere sollen hier auch Methoden des Maschinellen Lernens, wie beispielsweise dem Reinforcement Learning, zum Einsatz kommen.
Deine Aufgaben
- Identifikation von Forschungslücken des aufgabenbasierten Missionsmanagements von UAS-Schwärmen
- Bewertung gegenwärtiger Ansätze zur Identifikation von Strategien zur optimalen Aufgabenverteilung auf die UAS
- Definition einer funktionalen Architektur, die es ermöglicht Aufgaben- und Rollenverteilungen im Schwarm, je nach Fähigkeiten und Performanz auf die einzelnen UAS zu verteilen
- Entwicklung neuartiger Strategien zur Optimierung der Missionsdurchführung basierend auf einer kontinuierlichen und dynamischen Aufgabenallokation auf die einzelnen UAS
- Definition und Design von Simulationsversuchen zur Validierung der entwickelten Systemarchitektur und den Algorithmen
- Dokumentation und Publikation der Erkenntnisse auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften
- Planung und Koordination innovativer Forschungsprojekte
Das bringst du mit
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom/Univ.) in Luft- und Raumfahrttechnik, Informatik, Systemtechnik oder einem vergleichbaren für die Tätigkeit relevanten Studiengang
- Vertiefte Kenntnisse im Projektmanagement sowie vertiefte Fachkenntnisse in Programmiersprachen: C++, Python
- Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Optimierung komplexer Systemarchitekturen
- Kenntnisse im Bereich des Maschinelles Lernen (z. B. Reinforcement Learning) oder vergleichbaren Methoden
- Analytisches und kreatives Denken in der Lösung auch komplexer operativer Problemstellungen
- Gutes mündliches und schriftliches Ausdrucksvermögen sowie verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
- Ausgeprägte Kommunikations- und Kooperationsbereitschaft, Teamfähigkeit, Überzeugungskraft und Durchsetzungsvermögen
Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenverteilung bis Entgeltgruppe 14 TVöD.
Voraussetzung für die Einstellung beim DLR ist die Zuverlässigkeitsüberprüfung nach dem LuftSicherheitsgesetz (LuftSiG) gem. § 7 LuftSiG
Das bieten wir dir
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 dir 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.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!