• Systematische Literaturrecherche zu Methoden der Szenarioauswahl (Adaptive Sampling, Importance Sampling) sowie zu Regressionsverfahren (Neurale Netze, Gaussian Processes).
• Vertiefte Analyse moderner Uncertainty-Quantification-Methoden mit Schwerpunkt auf Conformal Prediction.
• Entwicklung eines eigenen hybriden Ansatzes durch Kombination etablierter Methoden aus Simulation, ML und Unsicherheitsmodellierung.
• Konstruktion von Testräumen mit gezielten Fehlabschätzungen und Definition geeigneter Evaluierungsmetriken.
• Untersuchung der Stichprobensensitivität und deren Einfluss auf methodische Robustheit.
• Vergleich, Bewertung und kritische Analyse der entwickelten Ansätze anhand simulierter Kritikalitätsräume.

• Laufendes technisches Studium mit Informatikanteilen, z.B. Data Science,
  Automatisierungstechnik, Physik, Elektrotechnik oder vergleichbar.
• Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning sind von Vorteil. Idealerweise erste Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch oder Scikit-learn.
• Frühere Erfahrungen mit Validierungsmethoden von Vorteil.
• Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Sprache (bevorzugt Python).
• Selbständige und systematische Arbeitsweise.
• Kommunikationsfähigkeit im Umgang mit Kollegen und Projektbeteiligten.
• Sehr Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Für uns ist es selbstverständlich, Dir optimale Rahmenbedingungen zu bieten. Dazu gehören unter anderem:

• Welcomeday und Onboardingprogramm
• Attraktive (außer-) tarifliche Vergütung
• Flexible und familienfreundliche Arbeitszeitgestaltung durch Gleitzeit-/ und Lebensarbeitszeitkonto sowie Homeoffice-Regelung
• 30 Tage Jahresurlaub sowie Sonderurlaub gemäß Tarifvertrag
• Hervorragende betriebliche Altersversorgung
• Spannende Aufgaben an innovativen Produkten in einem wachsenden Marineunternehmen
• Zuschuss zum Jobticket bzw. Deutschlandticket
• Firmenfitness mit bundesweiten Verbundpartnern
• Bikeleasing
• Umfassende Zusatzleistungen / attraktive externe Angebote
• Individuelle Lern- & Entwicklungsmöglichkeiten in Präsenz und digital
• Umfassendes Gesundheitsmanagement inkl. Präventionsangebote
• Enge Zusammenarbeit mit Führungskräften und der Mitarbeitendenvertretung

Kollegiale Zusammenarbeit und Respekt im Umgang miteinander das findest Du bei uns seit über 185 Jahren! Wenn Dir das genauso wichtig ist, dann bewirb Dich jetzt online unter Angabe Deiner Gehaltsvorstellung und Deiner aktuellen Kündigungsfrist.